【机器学习】代价函数（cost function）
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 ...
原文：机器学习笔记（1）： 模型和 cost function
表达模型 变量表示： x i : 第 i 个输入变量，也称为输入特征 y i : 第 i 个输入变量，即我们希望预测的内容 x i , y i i ,...,m : 表示一个训练集 X : 输入值空间 Y ： 输出值空间 模型的表达： 对于监督学习来说，就是给定一个训练集，输出一个函数 h:X gt Y，使函数 h x 能够预测对应的 y 值。 函数 h 由于历史原因 叫做 hypothesis ...
2018-01-03 10:01 0 1530 推荐指数：
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