2.1 二分类(Binary Classification)

逻辑回归模型一般用来解决二分类（Binary Classification）问题

二分类就是输出y只有{0,1}两个离散值（也有{-1,1}的情况）

彩色图片包含RGB三个通道。例如该cat图片的尺寸为（64，64，3）

在神经网络模型中，首先要将图片输入x（维度是（64，64，3））转化为一维的特征向量（featurevector）。方法是每个通道一行一行取，再连接起来。则转化后的输入特征向量维度为（12288，1）。此特征向量x是列向量，维度一般记为$n_x$

如果训练样本共有m张图片，那么整个训练样本X组成了矩阵，维度是（$n_x$,m),$n_x$代表了每个样本$X^{(i)}$特征个数，列m代表了样本个数,输出Y组成了一维的行向量，维度是（1，m）