吴恩达机器学习逻辑回归的梯度下降07

1.梯度下降

回想一下，梯度下降算法利用了梯度计算:

每个迭代在上对所有𝑗执行同步更新，

·m是数据集中训练示例的数量
·是模型的预测,而是目标
·逻辑回归模型


𝑔(𝑧)是sigmoid函数:

2.梯度下降的实现

梯度下降算法实现有两个部分:
·实现上述式(1)的循环。下面是gradient_descent，通常在选修课和实践实验室中提供给你。
·计算偏导数，如上式(2,3)。这是下面的compute_gradient_logistic。你们将被要求完成本周的实践实验