1.基本神经网络编程：二分分类算法
(1)从一个例子开始，有一个二分分类问题的例子，假如有这样的一张图片作为输入，现在要输出识别此图的标签，如果是猫则输出1，如果不是猫就输出0，我们用y来表示结果标签。
接下来看看一张图片在计算机中是如何表示的，计算机中要保存一张图片需要三个独立的矩阵，分别保存图片中的红、绿、蓝三个颜色通道，所以如果图片是64x64像素的，那就有3个64x64的矩阵，分别对应于图片中的红绿蓝三种像素的亮度，为了方便表示，我们使用三个小的矩阵，他们是5x4的矩阵，不是64x64的矩阵，要把这些像素亮度值都提取出来放入一个特征向量x，所以特征向量的大小为：5x4x3x1。
2.本课程需要用到的符号表示：
(1)(x,y)表示单独的样本，x是nx维的特征向量，标签y的值为0或者1
(2)训练集由m个训练样本构成。(x1,y1)表示第一个样本，(x2,y2)表示第二个样本......(xm,ym)表示最后一个 样本m，这m个样本就构成了一个训练集，