Q:为什么会提及关于代价函数的理解? A:在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数:是什么?作用原理?为什么代价函数是这个? 1、代价函数是什么? 代价函数就是用于找到最优解的目的函数,这也是代价函数的作用。 损失函数(Loss Function ...
Matlab中fminunc函数的意义 以及options函数的初级用法。 本文问题出自Stanford大学Andrew Ng老师的机器学习week Logistic Regression Model 中出现如下高级函数: 该过程涉及matlab两个函数 fminunc 和options 要清楚的了解这两个算法如何使用,我们需要知道自定义函数的使用方法,以图上的自定义函数function jVal ...
2017-07-16 21:35 0 1261 推荐指数:
Q:为什么会提及关于代价函数的理解? A:在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数:是什么?作用原理?为什么代价函数是这个? 1、代价函数是什么? 代价函数就是用于找到最优解的目的函数,这也是代价函数的作用。 损失函数(Loss Function ...
代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集(x,y),x表示房屋的面积,y表示房屋的价格,我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)(被称为假设函数),以x作为自变量,y作为因变量,用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化 ...
交叉熵代价函数与二次代价函数 交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数 ...
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分,讲machine learning算法中用得非常多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经经常使用方差代价函数(即採用均方误差MSE),比方对于一个神经元 ...
Training Set 训练集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...
【代价函数】均方误差MSE 一、总结 一句话总结: 在线性回归问题中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数,而在分类问题中常常使用交叉熵作为loss函数。 1、sigmoid激活函数的问题? a、我们可以从sigmoid激活函数的导数特性图中 ...
训练集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...
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,在此做一 ...