Binary Classification
把图像展平成一个列向量x，x作为输入得到输出y，y是一个判断是猫或不是猫的概率。
Notation used in this course
如果有m个训练样本，直观的做法可能是用for循环遍历所有的样本。但是在深度学习中应该像上图这样，把m个样本合成一个m列的向量（或矩阵），从而实现并行计算。
Logistic Regression
Sigmoid函数：\(\displaystyle \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\)
practice:
总结：
- y是概率，通过y = wx + b这种线性回归的方法无法使y的值在0~1，于是我们引入Sigmoid函数，由线性回归变成逻辑回归。