神经网络分类：
二类分类：
K类分类：
表示定义：
L：神经网络层数，包括输入层、隐藏层、输出层
K：神经网络的输出分类数（亦是输出层的单元数）
逻辑回归中，代价函数为：
神经网络
在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量，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h(x)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：
神经网络 代价函数 from 吴恩达的机器学习
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