课程：吴恩达深度学习
本次内容主要回顾了Logistic Regression算法以及使用向量化方法减少循环次数，从而提升梯度下降的效率。
图像分类简单介绍
图像通常为3通道（三原色红绿蓝），而根据图像大小可确定矩阵的维度。
Logistic Regression
回顾了一下机器学习的基础，这里还是遗忘了一点，着重记忆一下：
- Loss Function：针对单个样本
- Cost Function：针对整体数据集
算法基础
梯度下降训练参数
首先是并不使用向量化的操作。可以看到在训练过程中需要使用两个for循环（第一个是对m个样本的循环，第二个是对nx的维度的循环），这两个for循环非常低效。
Vectorization提升效率
