損失函數(Loss Function)、代價函數(Cost Function)和目標函數(Object Function)
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 ...
原文：目標函數、損失函數、代價函數
http: www.cnblogs.com Belter p .html 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，在此做一個小結。 . 什么 ...
2017-08-23 20:14 0 1471 推薦指數：
相關推薦
機器學習之損失函數、代價函數、目標函數的區別與聯系
有代價，或者說是損失。分類算法的目標就是讓它錯的最少，也就是代價最小。 損失函數又叫誤差函數（預測值與 ...
機器學習中目標函數、損失函數、代價函數之間的區別和聯系
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 ...
交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導
原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 ...
交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導
http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...
交叉熵代價函數(損失函數)及其求導推導
前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...
一元線性回歸與代價函數（損失函數）
轉載自：線性回歸與非線性回歸：1.0一元線性回歸與代價函數（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 ...
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 ...