適用於一類dp值關於下標的函數是連續函數，分段函數，凸函數，每一段需要是一次函數，需要是整數斜率。常見於一些最小調整代價題，因為經常會有\(|x-y|\)這種典型符合上述要求的函數出現，而且這類dp通常會有對應下標相加的形式出現。 我們考慮通過最右一段的一次函數\(y=kx+b\)，和前面的分界點 ...

目錄 1. 前言 2. 詳解 3. 總結 4. 參考資料 1. 前言 Slope Trick，是一種優化 DP 的方式，這個方式目前好像並不盛行，但是以前好像還挺流行的（？），網上講 Slope Trick 的博客好像也不多 ...

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 ...

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 ...

Training Set 訓練集 Size in feet2(x) Price in 1000's(y) 2104 460 ...

【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 ...