深度学习与强化学习（九）二分逻辑回归

输入x   (nx,m)

输出y  （1,m）

参数w    m维   参数b  一维

损失函数  定义为误差平方的话 容易变成非凸问题

损失函数定义在单个样本上的表现   Loss Function

成本函数  Cost Function  衡量在全体样本上的表现   J  一般可以理解为所有样本的损失函数和，是这一组参数的总成本

学习率是梯度下降时的变化率：