吴恩达机器学习______学习笔记记录#九、神经网络–学习

9.1 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络层数, 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为: 在逻辑回归中,我们只有一个输出变量,又称标量(scalar),也只有一个因变量y,但是在神经网络中,我们可以有很多输出变量,我们的是一个维度为K的向量,并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量,因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些,为: 这个看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的,我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况的误差有多大,唯