注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中，對代價函數的理解也在不斷的加深 ...

損失函數(Loss/Error Function): 計算單個訓練集的誤差，例如：歐氏距離，交叉熵，對比損失，合頁損失 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 至於目標函數(Objective function)，字面一些，就是有某個（最優 ...

　　假設神經網絡的訓練樣本有𝑚個，每個包含一組輸入𝑥和一組輸出信號𝑦，𝐿表示神經網絡層數，𝑆𝐼表示每層的neuron 個數(𝑆𝑙表示輸出層神經元個數)，𝑆𝐿代表最后一層中處理單元的 ...

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 ...

最近學習遇到了代價函數，在網上搜索整理了幾個容易混淆的概念： 一、定義 損失函數定義在單個樣本上，算的是一個樣本的誤差。 代價函數定義在整個訓練集上，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函數的平均。 目標函數定義為最終需要優化的函數，等於經驗風險 + 結構風險（也就是Cost Function ...

為了評估模型擬合的好壞，通常用損失函數（覺得嚴格來說相當於下面的目標函數）來度量擬合的程度。損失函數極小化，意味着擬合程度最好，對應的模型參數即為最優參數。 每一個算法都有一個目標函數（objective function），算法就是讓這個目標函數達到最優。對於分類的算法，都會有對錯。錯了就會 ...

首先給出結論：損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function） 舉個例子解釋一下:（圖片來自Andrew Ng Machine Learning公開課視頻 ...

　　在這段視頻中，我們要介紹如何擬合邏輯回歸模型的參數𝜃。具體來說，我要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數，這便是監督學習問題中的邏輯回歸模型的擬合問題。 對於線性回歸模型，我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說，我們也可以對邏輯回歸模型沿用這個定義，但是問題在於，當我 ...