logistic回歸具體解釋(二）：損失函數（cost function）具體解釋
有監督學習 機器學習分為有監督學習，無監督學習，半監督學習。強化學習。對於邏輯回歸來說，就是一種典型的有監督學習。 既然是有監督學習，訓練集自然能夠用例如以下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym ...
原文：深度學習筆記（1）Logistic回歸，損失函數（Loss function），成本函數（Cost function）
Logistic Regression 邏輯回歸 ：用於二分分類的算法。 例如： 判斷一幅圖片是否為貓的圖片，結果有兩種: 是貓 和 不是貓 假設輸入的圖片由 個像素組成，每個像素包含RGB三種不同的顏色分量， 則每一幅圖片作為一個輸入 x i 其中包含的輸入特征的個數為 x x ,將輸入特征的個數記作 n x 如何通過輸入的 x i ,來判斷對應的結果 y i 是 y i 或者不是 y i 為貓 ...
2021-02-03 12:19 0 423 推薦指數：
相關推薦
邏輯回歸損失函數(cost function)
邏輯回歸模型預估的是樣本屬於某個分類的概率，其損失函數(Cost Function)可以像線型回歸那樣，以均方差來表示；也可以用對數、概率等方法。損失函數本質上是衡量”模型預估值“到“實際值”的距離，選取好的“距離”單位，可以讓模型更加准確。 1. 均方差距離 \[{J_{sqrt ...
機器學習 損失函數(Loss/Error Function)、代價函數(Cost Function)和目標函數(Objective function)
損失函數(Loss/Error Function): 計算單個訓練集的誤差，例如：歐氏距離，交叉熵，對比損失，合頁損失 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 至於目標函數(Objective function)，字面一些，就是有某個（最優 ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
損失函數(Loss Function) -1
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
損失函數（Loss Function）
線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二乘法構建損失函數 最小二乘法也一種優化方法，用於求得目標函數的最優值。簡單的說 ...
損失函數（Loss Function）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法 ...
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 ...