L1和L2：损失函数和正则化
作为损失函数 L1范数损失函数 L1范数损失函数，也被称之为平均绝对值误差（MAE）。总的来说，它把目标值$Y_i$与估计值$f(x_i)$的绝对差值的总和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范数损失函数 ...
原文：损失函数公式推导以及L2正则化
损失函数公式推导以及L 正则化 假设预测函数为 h ，预测函数中出现的所有常量为 Theta 常量可能不止一个，所以用大写的来表示 例如 h ax bx c ，那么 Theta a,b,c 那么 h Theta 就表示再常量为 Theta 的情况下的假设函数 假设函数就是预测函数，同样代价函数和损失函数也是一个意思 假设损失函数为 J ，则 begin aligned J Theta amp f ...
2022-03-14 20:06 0 689 推荐指数：
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