2.1神经网络基础-二分分类

如果你有一个m大小的训练集，你会习惯性的用for循环，来遍历这个m样本。实际上，你要遍历整个样本集，不需要使用for循环。
前向传播、反向传播（通过逻辑回归来理解：用于二分分类的算法）
二分分类的例子你有一个图片作为输入，如果是猫输出1，否则输出0
计算机保存图片，要保存三个独立的矩阵，红、绿、蓝三个颜色通道。假设图片是64乘64像素，就会有三个64乘64的矩阵分别对应三个像素的亮度。把这些像素值提取放入一个特征向量x(需定义一个n/nx，维度为64乘64乘3=12288)。
在二分分类问题中，目标是训练出一个分类器

以图片的特征向量x作为输入；预测结果输出标签y(0或1)；用（x,y）表示一个单独训练样本；x是nx维特征向量；标签y(0/1)；训练集有m个训练样本（样本1，样本2…样本m）；矩阵X表示输入x，矩阵Y表示输出标签y