第二周：神经网络编程基础
2.1 二分类
如何处理训练集
前向暂停，前向传播。反向暂停，反向传播
神经网络训练过程：前向传播，反向传播
逻辑回归：用于二分类
图片：三个矩阵：红绿蓝，像素强度值
把所有像素值放到一个特征向量中。
x,y,(x,y),X,Y,Mtrain,Mtest
X.shape,Y.shape
2.2 逻辑回归
2.3 逻辑回归代价函数
损失函数：误差函数：L
看预测值和实际值有多接近：
- 一般：预测值和实际值平方差或者平方差一半
- 逻辑回归：逻辑回归特有损失函数。因为优化目标不是凸优化，只能是多个局部最优值，梯度下降找不到全局最优值。
样本个数：
- 一个：损失函数
- 多个：代价函数，代价函数是参数的总代价
2.4 梯度下降法
2.5 导数
2.6 导数例子
2.7 计算图
反向传输：计算梯度 或者 导数
计算图：解释计算过程
2.8 使用计算图求导数
2.9 逻辑回归的梯度下降。（公式推导）
2.10 m个样本的梯度下降。（公式推导）
2.11 向量化
非向量化：for循环
向量化：np.dot(w,x)+b
2.12 向量化的例子
numpy库
2.13 向量化逻辑回归。（未整理）
2.14 向量化逻辑回归的梯度输出 （未整理）
2.15 python中的广播
2.16 关于 python numpy向量说明
