吴恩达 coursera AI 第二课总结+作业答案

2024-05-29 17:17:13

前言

吴恩达的课程堪称经典，有必要总结一下。
学以致用，以学促用，通过笔记总结，巩固学习成果，复习新学的概念。

目录

文章目录

前言
目录
正文
- 梯度下降导数
- 计算图
- 逻辑回归的梯度下降

正文

本章主要引入典型问题，图像二值分类。

图像二分类问题，是否有猫
## 逻辑回归

典型算法逻辑回归，设定图象阈值，判断0-1问题。
逻辑回归代价函数。
梯度下降算法
目标是找到最优的参数使得代价函数最小。
梯度下降算法的流程。

梯度下降导数

导数的直观解释
更多导数的直观解释
更多导数的例子

计算图

计算图的形式化展示
计算导数
计算导数的形式化展示。

逻辑回归的梯度下降

逻辑回归的计算流程
逻辑回归的导数
在m个样本上进行逻辑回归。
计算细节
#计算加速：向量化
向量化提高运算速度。
向量化运算的例子
向量化和矩阵值函数。
逻辑回归导数
向量化逻辑回归函数
向量化逻辑回归
实现逻辑回归
python里的广播机制
广播例子

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