http: www.cnblogs.com Belter p .html 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，在此做一个小结。 . 什么 ...
2017-08-23 20:14 0 1471 推荐指数：
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 ...
有代价，或者说是损失。分类算法的目标就是让它错的最少，也就是代价最小。 损失函数又叫误差函数（预测值与 ...
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 ...
原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 ...
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出 ...
转载自：线性回归与非线性回归：1.0一元线性回归与代价函数（损失函数） 回归分析：用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 因变量：被预测的变量（结果/标签），输出 自变量：被用来进行预测的变量（特征），输入 一元线性回归：包含一个自变量与一个因变量，并且变量的关系用一条 ...
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 ...
