吴恩达-深度学习-用向量来替代for循环
这是一个关于如何在python上进行一个表示 而不是使用很多的for循环 实现对于大量数据的关于z 和a 的循环
Z = np.dot(w, T, X) + b, 其中w指的是一个权重,是一个n列1行的向量,T代表转置, X表示由m个训练集组成的一个m列n行的向量 b表示偏差量,在这里是一个实数,而且在pthton代码中 b会展开成一个1行m列的向量,所以得到的就是1行列的一个数据,然后再对数据进行一个非线性函数的处理,得到关于a的一个1行m列的向量,里面的每一个元素也就是我们预测的值。

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