假设神经网络的训练样本有 个，每个包含一组输入 和一组输出信号 ， 表示神经网络层数， 表示每层的neuron 个数 表示输出层神经元个数 ， 代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类： , 表示哪一类 类分类： , 表示分到第i 类 gt 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为： 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量 scalar ， ...
2019-02-21 20:29 0 589 推荐指数：
5.1 Cost Function 假设训练样本为：{(x1),y(1)),(x(2),y(2)),...(x(m),y(m))} L = total no.of layers in network sL= no,of units(not counting bias unit ...
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 ...
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 ...
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 ...
主要内容： 一.模型简介 二.一些变量所代表的含义 三.代价函数 四.Forward Propagation 五.Back Propagation 六.算法流程 待解决问题： 视频中通过指出：当特征变多时（或者非线性），利用logistic回归模型解决问题 ...
为什么要使用神经网络 在笔记三中，曾提到非线性拟合的问题。当时是通过构造特征向量，即由两个或以上的变量构造一个新的变量，增加\(\theta\)的维度，以拟合出更细腻的曲线。下面是课件中类似的例子： 可以看到，随着变量即数据集的维度增加，这种做法将会导致“维度灾难”，越来越不可行。就上 ...
如下： 2.向量化逻辑回归 向量化代价函数和梯度下降，代码同第三周编程练习相同： ...
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 ...
