摘要：
作业简介 本次作业将实现含有一个隐藏层的神经网络，你将会体验到与之前logistic实现的不同： 使用含有一个隐藏层的神经网络实现2分类。 使用一个非线性的激活函数(比如tanh)。 计算交叉熵损失。 实现前向传播和反向传播。 工具包 sklearn包：提供简单有效的数据挖掘和数据分析。 数据集 加 阅读全文
摘要：
作业简介 本次作业的内容是使用logistic回归来对猫进行分类，你将会了解到创建一个学习算法的基本步骤： 参数初始化； 计算代价函数与梯度； 使用优化函数(在此使用梯度下降)； 使用一个main函数将上述三个步骤合理的安排在一起。 本次作业使用的数据集下载链接。 工具包 使用下面的代码引入本次作业 阅读全文