[GoogleML] Logistic Regression as a Neural Network

W가 only parameter, nx dim vector. b는 real number loss func - single training example에 대한 error cost func - cost of your params (전체 데이터에 대해, Parameter W, b의 평균 에러를 의미) Gradient Descent slope of the function Derivatives 직선이라면 (1차 함수) a의 값에 무관하게, 함수의 증가량은 변수 증가량의 3배 즉 3으로 미분값이 일정하다 Computation Graph Derivatives with a Computation Graph Logistic Regression Gradient Descent Gradient Descent on m Exam..

2023.09.05