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梯度下降算法和向量化逻辑回归中的梯度下降单样本梯度下降向量化多样本梯度下降逻辑回归中的梯度下降梯度下降法的作用是：在测试集上，通过最小化代价函数J(w,b)J(w,b)J(w,b)来训练的参数www和bbb。w:=w−a∂J(w,b)∂ww:=w-a\frac{\partial J(w,b)}{\partial w}w:=w−a∂w∂J(w,b)​b:=w−a∂J(w,b)∂bb:=w-a\frac{\partial J(w,b)}{\partial b}b:=w−a∂b∂J(w,b)​:=:=:

2.1二分类问题二分类问题(binary classification)。首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，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。...