适用于一类dp值关于下标的函数是连续函数，分段函数，凸函数，每一段需要是一次函数，需要是整数斜率。常见于一些最小调整代价题，因为经常会有\(|x-y|\)这种典型符合上述要求的函数出现，而且这类dp通常会有对应下标相加的形式出现。 我们考虑通过最右一段的一次函数\(y=kx+b\)，和前面的分界点 ...

目录 1. 前言 2. 详解 3. 总结 4. 参考资料 1. 前言 Slope Trick，是一种优化 DP 的方式，这个方式目前好像并不盛行，但是以前好像还挺流行的（？），网上讲 Slope Trick 的博客好像也不多 ...

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 ...