Logistic 回归（吴恩达）

1.Sigmoid 函数

 

 

 2.Loss Function和Cost Function

 

 

 3.Gradient Descent

　　为了找到w，b参数，使的Cost function的值最小，使用梯度下降的方法。图中忽略了b，只关注更新w。

 

 

 4.Logistic 回归中的梯度下降

　　在m组数据中，更新Logistic 回归：

5.向量化Logistic回归

　　由于for循环在计算中花费的时间远远大于numpy中的向量矩阵的运算时间，所以，使用向量化的方式代替for循环。