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笔记-向量化logistic回归

对于单个样本，有

z = \omega ^Tx +b

a = \sigma (z)

那么对于多个样本，便有：

z^{(1)} = w^Tx^{(1)}+b,a^{(1)}=\sigma (z^{(1)})

z^{(2)} = w^Tx^{(2)}+b,a^{(2)}=\sigma (z^{(2)})

...

我们令X = [x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)}],x^{(i)}\in \Re ^{n*1},X\in \Re ^{n*m}

则

Z = np.dot(w.T,X) + b

其中Z = [z^{(1)},z^{(2)},...,z^{(m)}]

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