【转载】神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导

最近发现有个超详细的关于Logistic中正向传播、梯度下降、反向传播的推导公式及其代码博文，贡献给大家，希望大家喜欢！

附上其代码：

import numpy as np
def gradient_descent(alpha=0.01,iters=1000):
	for _ in range(iters):
		Z = np.dot(W.T,X) + b
		A = 1 / (1 + np.exp(-Z))
		dZ = A - Y
		dw = 1 / m * np.dot(X, dZ.T)
		db = 1 / m * np.sum(dZ)
		dw -= alpha * dw
		db -= alpha * db