在学神经网络，我们经常会听到正向传播和反向传播。那么这两个名词代表什么呢？其实很简单，如下图。 假设代价方程J=3（a+bc），我们设u=bc，...

loss function衡量单一样本的精度。cost function衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样一组m和b呢？我们需要用梯度下...

我们已经学会了代价方程，其中我们知道要使得代价方程最小，我们需要尝试出一组w和b，使其达到最小。这篇文章就要介绍如何用梯度下降法来找到w和b。 ...

在用数据集训练一个模型时，我们用上标i来表示样本的序号。 在学习代价方程之前，我们先了解一下损失函数，或叫误差函数。L（yhat，y）=1/2*...

逻辑回归是一种能得到y的算法。我们需要知道什么是yhat。当我们已经训练好一个逻辑回归模型，我们输入一个x，就可以用yhat得知y是1的概率是多...

当我们使用神经网络来训练一个样本m，我们一般不用for循环。在下文，我们将会解释神经网络如何训练一个样本集。今天主要讲的是正向传播和反向传播，用...

神经网络可以说是最强大的监督式学习方法。 目前有很多领域将监督式学习和神经网络结合应用。除了我们之前看的预测房价的例子（标准的神经网络）比如图像...