吴恩达深度学习笔记 2.3 logistic回归损失

discrepancy:矛盾,相差

为了训练参数w,b,我们需要定义一个成本函数

损失函数:

损失函数测量预测（p（）和期望输出（y（）之间的差异。换句话说。损失函数计算单个培训示例的错误。

损失函数用下面一个,因为上面有一个为非凸行,不能得到全局的最优解,下面一个才能得到全局的最优解.

成本函数:

成本函数是那个整个训练集的平均值,我们将寻找参数w和b来最小化全部的成本函数