2.深度学习入门笔记：神经网络基础

男娘i 2023-03-14 10:50 9阅读 0赞

原文链接:https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100835595

# 欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】 #

## [专栏——深度学习入门笔记][Link 1] ##

## 声明 ##

1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。  
2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。  
3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。  
4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点，一起为祖国科研的推进添砖加瓦。

### 文章目录 ###

*  欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】
 *   *  专栏——深度学习入门笔记
     *  声明
     *  深度学习入门笔记（二）：神经网络基础
     *   *  1、二分类
         *  2、逻辑回归
         *  3、逻辑回归的代价函数
         *  4、梯度下降法
         *   *   *  梯度下降法可以做什么？
                 *  梯度下降法的形象化说明
                 *  梯度下降法的细节化说明
                 *  梯度下降法的具体化说明
         *  5、逻辑回归的梯度下降
         *  6、m 个样本的梯度下降
     *  推荐阅读
     *  参考文章

## 深度学习入门笔记（二）：神经网络基础 ##

### 1、二分类 ###

下面要学习的是神经网络的基础知识，其中需要注意的是，当实现一个神经网络的时候，需要知道一些非常重要的技术和技巧，闲言少叙，直接开搞。

**逻辑回归(logistic regression)** 是一个用于 **二分类(binary classification)** 的算法。首先从一个问题——猫咪识别开始说起，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果。用字母  y y y yy y yyym：

J ( w , b ) = 1 m ∑ J(w,b)=1m∑ J(w,b)=1m∑

[Link 1]: https://blog.csdn.net/tefuirnever/article/category/9336737