原文:代價函數總結

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h 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 和 的變化會引起假設函數的變化,參數的選擇決定了我們得到的直線相對於訓練集的准確度,用得到的模型預測的值與訓練集中值的差距稱為建 ...

2018-05-04 13:03 0 3386 推薦指數:

查看詳情

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
交叉熵代價函數與二次代價函數

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 ...

Wed Apr 18 00:16:00 CST 2018 0 1149
交叉熵代價函數

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 ...

Fri Jun 05 00:33:00 CST 2015 0 4029
代價函數】均方誤差MSE

代價函數】均方誤差MSE 一、總結 一句話總結: 在線性回歸問題中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作為loss函數,而在分類問題中常常使用交叉熵作為loss函數。 1、sigmoid激活函數的問題? a、我們可以從sigmoid激活函數的導數特性圖中 ...

Tue Jul 21 23:29:00 CST 2020 0 539
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
目標函數、損失函數代價函數

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.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 ...

Thu Aug 24 04:14:00 CST 2017 0 1471
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
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM