(超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达深度学习】教程！附课件代码 Professionalization of Deep Learning

单个变量

用a表示y帽，因为代码中没法打出 y帽 这个符号

这是计算导数的完整过程，注意da/dz这个导数，要记得sigmod函数的原型
计算出来最终值对某一个变量的导数后，根据之前讲过的迭代方法，设置学习率更新变量

m个样本的梯度下降

成本函数J对w1求导数，就是各损失函数对w1导数的平均值

左边展示了如何编程实现求成本函数的导数
注意dw1等，使用了每个循环累加的策略，因此它代表总和，所以不需要上标i
之后进行更新，就完成了迭代
上图方法的缺点：

循环降低了代码运行效率，这里有两个循环。
循环1：样本从1到m；循环2：x,w是多维的，要循环计算每一行的值，才能得到向量
所以，需要使用矢量化技术！

自己的演草

# 深度学习 # 神经网络 # 回归
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