【機器學習】代價函數（cost function）
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 ...
原文：機器學習筆記（1）： 模型和 cost function
表達模型 變量表示： x i : 第 i 個輸入變量，也稱為輸入特征 y i : 第 i 個輸入變量，即我們希望預測的內容 x i , y i i ,...,m : 表示一個訓練集 X : 輸入值空間 Y ： 輸出值空間 模型的表達： 對於監督學習來說，就是給定一個訓練集，輸出一個函數 h:X gt Y，使函數 h x 能夠預測對應的 y 值。 函數 h 由於歷史原因 叫做 hypothesis ...
2018-01-03 10:01 0 1530 推薦指數：
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