학습목표

• for문으로 만든 로지스틱 회귀의 경사 계산을 벡터화로 만드는 과정을 알 수 있다.
  

핵심키워드

• 벡터화(Vectorization)
• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
• 경사 하강법 (Gradient Descent)
  

학습내용

• Logistic Regression Gradient Descent  강의에서    dz​(i)​​=a​(i)​​−y​(i)​​  를 통해 계산할 수 있음을 배웠습니다.
• for문을 사용한다면 아래와 같이 계산해야 합니다.
  

• 계산 속도의 향상을 위해 벡터를 사용한다면 아래와 같이 계산할 수 있습니다.