使用Logistic迴歸實現貓的二分類
你提供的代碼是一個完整的從零開始實現邏輯迴歸模型的過程,並且還包含了一些附加功能來測試不同的學習率和預測自己的圖像。以下是你已經實現的功能簡要說明: 1. **數據準備**: - 讀取並預處理MNIST手寫數字識別數據集。 - 將每張圖片從2D的(64, 64)轉換爲一維向量。 2. **模型構建與訓練**: - 實現了邏輯迴歸的一些關鍵函數,如初始化參數、前向傳播、後向傳播
閱讀全文你提供的代碼是一個完整的從零開始實現邏輯迴歸模型的過程,並且還包含了一些附加功能來測試不同的學習率和預測自己的圖像。以下是你已經實現的功能簡要說明: 1. **數據準備**: - 讀取並預處理MNIST手寫數字識別數據集。 - 將每張圖片從2D的(64, 64)轉換爲一維向量。 2. **模型構建與訓練**: - 實現了邏輯迴歸的一些關鍵函數,如初始化參數、前向傳播、後向傳播
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