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 ...

代價函數有助於我們弄清楚如何把最有可能的函數與我們的數據相擬合。比如在模型訓練中我們有訓練集（x，y），x表示房屋的面積，y表示房屋的價格，我們要通過線性回歸得到一個函數hθ(x)（被稱為假設函數），以x作為自變量，y作為因變量，用函數來預測在給定的房屋面積下的價格。 參數θ0和θ1的變化 ...

未來是人工智能的時代！ 提到深度學習，邏輯回歸是最經典的一個例子，也是很多教材的入門算法（比如吳恩達的深度學習）。鑒於本人零基礎學習人工智能的痛苦經歷，所以用通俗的語言把邏輯回歸講清楚。深度學習本身核心知識是數學知識，涉及到線性代數、概率論，微積分等。體會到很多讀者都是像我一樣，已經把這些知識 ...

交叉熵代價函數與二次代價函數 交叉熵代價函數（Cross-entropy cost function）是用來衡量人工神經網絡（ANN）的預測值與實際值的一種方式。與二次代價函數相比，它能更有效地促進ANN的訓練。在介紹交叉熵代價函數之前，本文先簡要介紹二次代價函數 ...

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 ...

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 ...

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 ...

本文是《Neural networks and deep learning》概覽 中第三章的一部分，講machine learning算法中用得非常多的交叉熵代價函數。 1.從方差代價函數說起 代價函數經經常使用方差代價函數（即採用均方誤差MSE），比方對於一個神經元 ...