图1神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项）单层神经网络图2单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b），接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数（sigmoid,tanh,ReLU,…）。假设有一个很大的数据库，里面记录了很多天气数据，例如，气温、湿度、气压和降雨率。问题陈述：一组训练数据m_train，下雨标记为（1），不下雨标记为（0）。一个测试数据组m_tes

图1神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项）单层神经网络 图2单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b），接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数（sigmoid,tanh, ReLU,…）。假设有一个很大的数据库，里面记录了很多天气数据，例如，气温、湿度、气压和降雨率。问题陈述：一