注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深 ...

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差，例如：欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function)，字面一些，就是有某个（最优 ...

　　假设神经网络的训练样本有𝑚个，每个包含一组输入𝑥和一组输出信号𝑦，𝐿表示神经网络层数，𝑆𝐼表示每层的neuron 个数(𝑆𝑙表示输出层神经元个数)，𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的 ...

本章内容主要是介绍：单变量线性回归算法（Linear regression with one variable） 1. 线性回归算法（linear regression） 1.1 预测房屋价格 下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系： 该问题属于监督学习中的回归问题 ...

最近学习遇到了代价函数，在网上搜索整理了几个容易混淆的概念： 一、定义 损失函数定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。 代价函数定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险 + 结构风险（也就是Cost Function ...

为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数（觉得严格来说相当于下面的目标函数）来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。 每一个算法都有一个目标函数（objective function），算法就是让这个目标函数达到最优。对于分类的算法，都会有对错。错了就会 ...

首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function） 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频 ...

　　在这段视频中，我们要介绍如何拟合逻辑回归模型的参数𝜃。具体来说，我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数，这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题。 对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我 ...