कॉस्ट फ़ंक्शन और लॉस: वह अकेली संख्या जिसे मॉडल ट्रेनिंग के दौरान कम करने की कोशिश करता है, जो यह दिखाने के लिए चुनी जाती है कि उसकी भविष्यवाणियाँ कितनी गलत हैं।
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन: क्लासिफ़िकेशन के लिए अनुकूलित एक लीनियर मॉडल, जो अपने आउटपुट को एक प्रायिकता में समेट देता है।
न्यूरल नेटवर्क की बुनियादी बातें: अधिक जटिल पैटर्न सीखने के लिए, नॉन-लीनियर एक्टिवेशन फ़ंक्शनों से जुड़ी लॉजिस्टिक-रिग्रेशन जैसी इकाइयों की परतें जमाना।
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