吴恩达课后编程作业：Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业
简介
本资源文件是《吴恩达深度学习课程》第一部分“神经网络和深度学习”第三周的课后编程作业。该作业旨在帮助学习者通过实践掌握神经网络的基本概念和实现方法。
内容概述
- 数据集加载与可视化：学习如何加载和可视化数据集，了解数据的基本结构。
- 逻辑回归分类器：实现一个简单的逻辑回归分类器，评估其在非线性可分数据集上的表现。
- 神经网络模型构建：构建一个具有单隐藏层的神经网络，使用非线性激活函数（如tanh）进行分类。
- 前向传播与反向传播：实现前向传播和反向传播算法，计算损失函数并更新参数。
- 模型评估：通过交叉熵损失函数评估模型的性能，并进行预测。
使用说明
- 环境准备：
- Python 3.6.2
- 必要的Python库：numpy, sklearn, matplotlib
- 代码结构：
testCases.py：包含测试示例，用于评估函数的正确性。planar_utils.py：提供任务中使用的各种有用功能。- 主代码文件：包含神经网络的实现和训练过程。
- 运行步骤：
- 下载并解压资源文件。
- 安装所需的Python库。
- 运行主代码文件，按照提示进行操作。
注意事项
- 本资源仅供学习使用，请勿用于商业用途。
- 代码中可能包含一些硬编码的参数，建议根据实际情况进行调整。
- 如有任何问题或建议，欢迎通过邮件或其他方式联系作者。
作者
- 作者：何宽
- 联系方式：[邮箱地址]
版权声明
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