手动实现逻辑回归+交叉熵损失与反向传播算法提高coding能力

本项目为机器学习初学者提供手动实现逻辑回归+交叉熵损失与反向传播算法的代码文件，以及相应的可视化学习率、训练集以及测试集准确率等图鉴，训练集和测试集数据均可公开获取。项目思维逻辑以思维导图的形式呈现，集合反向传播算法和交叉熵损失实现深度学习模型。该项目主要目的是提高机器学习初学者的编程能力，加强模型复现方面的技能，掌握反向传播算法在具体模型中的实现，同时也帮助理解交叉熵损失。关键字：交叉熵损失、反向传播、逻辑回归、coding能力、提高学习能力。