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神經網路和深度學習—神經網路基礎

1. 二分類問題

對於二分類問題，大牛給出了一個小的Notation。

• 樣本：(x,y)
  ，訓練樣本包含m個；
• 其中x∈Rnx，表示樣本x 包含nx個特徵；
• y∈0,1，目標值屬於0、1分類；
• 訓練資料：{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}

輸入神經網路時樣本資料的形狀： 

X.shape=(nx,m)

目標資料的形狀：

Y=[y(1),y(2),⋯,y(m)]

Y.shape=(1,m)

2. logistic Regression

邏輯迴歸中，預測值： 

h^=P(y=1|x)
其表示為1的概率，取值範圍在[0,1]之間。

引入Sigmoid函式，預測值： 

y

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