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干货|吴恩达Coursera课程教你学习神经网络<二>！

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-10-26 23:24

正文

吴恩达机器学习课程系列笔记

课程笔记|吴恩达Coursera机器学习 Week1 笔记-机器学习基础

Neural Network: Learning

上一周的课程中讲了神经网络的结构以及正向传播(feed forward)过程，了解了神经网络是如何进行预测的，但是预测的结果怎么和真是结果进行比较以及发现了错误如何修改还没有提及。

这一周的课程中，介绍了cost function作为结果比较的标准以及backpropagation方法作为错误修改的方式。

Cost Function

Linear regression使用平方差来表示结果之间的差距：

Logistic regression使用negative log来表示结果之间的差距：

Neural network实际上就是k个Logistic regression的一个集合，所以其cost function也是negative log的一个集合。整个网络产生的error其实就是每一个Logistic regression产生的error的和。

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