原文:回歸問題中代價函數選擇的概率解釋(Probabilistic interpretation)

在我們遇到回歸問題時,例如前面提到的線性回歸,我們總是選擇最小而成作為代價函數,形式如下: 這個時候,我們可能就會有疑問了,我們為什么要這樣來選擇代價函數呢 一種解釋是使我們的預測值和我們訓練樣本的真實值之間的距離最小,下面我們從概率的角度來進行解釋。 首先假設輸入變量和目標變量滿足下面的等式 i 指的是誤差,表示我們在建模過程中沒有考慮到的,但是它對預測的結果又有影響。它是獨立同分布 IID: ...

2016-08-13 01:29 0 1496 推薦指數:

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Linear Regression(線性回歸)(三)—代價函數J(θ)選擇概率解釋

(整理自AndrewNG的課件,轉載請注明。整理者:華科小濤@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 在遇到線性回歸問題時,我們總是令。可是我們為什么這樣選擇代價函數呢?我們提到過是為了使目標變量(指)的真實值和預測值的距離最小,想想也算合理 ...

Sat Mar 08 08:32:00 CST 2014 1 2416
邏輯回歸——代價函數

訓練集:\[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \ ...

Fri Oct 26 02:22:00 CST 2018 0 953
邏輯回歸代價函數的詳細推導

邏輯回歸的本質是最大似然估計 邏輯回歸的輸出是 分別表示取1和取0的后驗概率。將上面兩式聯系起來得到 取似然函數 再取對數 最大似然估計就是求使似然函數最大的參數θ。此時可以使用梯度上升法優化代價函數 取負號和求平均后得到J函數 此時就是求使J函數最小的參數 ...

Sun Mar 25 17:49:00 CST 2018 0 3313
一元線性回歸代價函數(損失函數

轉載自:線性回歸與非線性回歸:1.0一元線性回歸代價函數(損失函數回歸分析:用來建立方程模擬兩個或者多個變量之間如何關聯 因變量:被預測的變量(結果/標簽),輸出 自變量:被用來進行預測的變量(特征),輸入 一元線性回歸:包含一個自變量與一個因變量,並且變量的關系用一條 ...

Tue Aug 06 23:54:00 CST 2019 0 812
第三周:邏輯回歸代價函數求導過程

第三周課程中,邏輯回歸代價函數的求導過程沒有具體展開,在此推導並記錄: 邏輯回歸代價函數可以統一寫成如下一個等式: $J(\theta ) = -\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta (x^{(i)}))+(1-y^{(i ...

Sat Dec 10 18:54:00 CST 2016 1 6454
[機器學習Lesson 2]代價函數之線性回歸算法

本章內容主要是介紹:單變量線性回歸算法(Linear regression with one variable) 1. 線性回歸算法(linear regression) 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系: 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...

Tue Mar 27 07:33:00 CST 2018 2 1457
理解代價函數

Q:為什么會提及關於代價函數的理解? A:在 ML 中線性回歸、邏輯回歸等總都是繞不開代價函數。 理解代價函數:是什么?作用原理?為什么代價函數是這個? 1、代價函數是什么?   代價函數就是用於找到最優解的目的函數,這也是代價函數的作用。   損失函數(Loss Function ...

Sun Sep 01 22:59:00 CST 2019 4 4636
 
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