logistic回归具体解释(二）：损失函数（cost function）具体解释
有监督学习 机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习。强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然能够用例如以下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym ...
原文：深度学习笔记（1）Logistic回归，损失函数（Loss function），成本函数（Cost function）
Logistic Regression 逻辑回归 ：用于二分分类的算法。 例如： 判断一幅图片是否为猫的图片，结果有两种: 是猫 和 不是猫 假设输入的图片由 个像素组成，每个像素包含RGB三种不同的颜色分量， 则每一幅图片作为一个输入 x i 其中包含的输入特征的个数为 x x ,将输入特征的个数记作 n x 如何通过输入的 x i ,来判断对应的结果 y i 是 y i 或者不是 y i 为猫 ...
2021-02-03 12:19 0 423 推荐指数：
相关推荐
逻辑回归损失函数(cost function)
逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率，其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样，以均方差来表示；也可以用对数、概率等方法。损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离，选取好的“距离”单位，可以让模型更加准确。 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt ...
机器学习 损失函数(Loss/Error Function)、代价函数(Cost Function)和目标函数(Objective function)
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 ...
损失函数(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分 ...
损失函数(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 损失函数可以看做 误差 ...
损失函数（Loss Function）
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。 最小二乘法构建损失函数 最小二乘法也一种优化方法，用于求得目标函数的最优值。简单的说 ...
损失函数（Loss Function）
转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法 ...
损失函数(Loss Function)、代价函数(Cost Function)和目标函数(Object Function)
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 ...