本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本组成。因此，我们的矩阵维度如下：训练集维度：X=(750，2)目标维度：Y=(750，1)W维度：(

numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。 作者：yuhuan121 链接：https://www.jianshu.com/p/9341ff5fce40 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

Breast-Cancer-Scikitlearn：使用Scikitlearn进行机器学习的简单教程

心脏病发作预测 使用Logistic回归，K最近邻，支持向量机和内核支持向量机算法（无需探索性数据分析）通过机器学习进行简单的心脏病发作预测。

机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集