損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h(xi)為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣，y為目標值矩陣。直接求到最好的結果 缺點：當特征過多過復雜時，求解速度太慢並且得不到 ...

什么是損失函數 損失函數（Loss Function）也稱代價函數（Cost Function)，用來度量預測值與實際值之間的差異 公式： 其中E即使損失函數，y表示真實值，y'表示預測值，損失函數即使預測值與實際值之間的差 損失函數的作用 度量決策函數內f(x)和實際值 ...

先來回顧一下梯度下降法的參數更新公式： （其中，α是學習速率，是梯度） 這個公式是怎么來的呢？下面進行推導： 首先，如果一個函數 n 階可導，那么我們可以用多項式仿造一個相似的函數，這就是泰勒展開式。其在a點處的表達式如下： 可以看出，隨着式子的展開，這個展 ...

的病人，你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...

最近學習Logistic回歸算法，在網上看了許多博文，筆者覺得這篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html寫得最好。但其中有個關鍵問題沒有講清楚：為什么選擇-log(h(x))作為成本函數(也叫損失函數)。 和線性回歸算法相比，邏輯回歸 ...

前言 在上一篇隨筆里，我們講了Logistic回歸cost函數的推導過程。接下來的算法求解使用如下的cost函數形式： 簡單回顧一下幾個變量的含義： 表1 cost函數解釋 x(i) 每個樣本數據點在某一個特征上的值，即特征向量x的某個值 ...

就越好。 我們訓練模型的過程，就是通過不斷的迭代計算，使用梯度下降的優化算法，使得損失函數越來越小。損失 ...

一、線性模型預測一個樣本的損失量 損失量：模型對樣本的預測結果和該樣本對應的實際結果的差距； 　1）為什么會想到用 y = -log(x) 函數? （該函數稱為 懲罰函數：預測結果與實際值的偏差越大，懲罰越大） y = 1（p ≥ 0.5）時 ...