線性回歸的損失函數和梯度下降
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 ...
原文：損失函數與梯度下降
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 和實際值之間的差異 作為模型性能參考。損失數值越小，說明預測輸出和實際結果 也稱期望輸出 之間的差值就越小，也就說明我們構建的模型越好。 ...
2022-02-16 17:51 0 1294 推薦指數：
相關推薦
損失函數和梯度下降解釋
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 ...
logstic回歸損失函數及梯度下降公式推導
轉自：https://blog.csdn.net/javaisnotgood/article/details/78873819 Logistic回歸cost函數的推導過程。算法求解使用如下的cost函數形式： 梯度下降算法 對於一個函數，我們要找它的最小值，有多種算法 ...
損失函數及其梯度
目錄 Typical Loss MSE Derivative MSE Gradient Softmax Derivati ...
002-深度學習數學基礎(神經網絡、梯度下降、損失函數)
002-深度學習數學基礎(神經網絡、梯度下降、損失函數) 這里在進入人工智能的講解之前，你必須知道幾個名詞，其實也就是要簡單了解一下人工智能的數學基礎，不然就真的沒辦法往下講了。 本節目錄如下： 前言。 監督學習與無監督學習。 神經網絡。 損失函數。 梯度下降 ...
優化-最小化損失函數的三種主要方法：梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
優化函數 損失函數 BGD 我們平時說的梯度現將也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 對目標(損失)函數求導 沿導數相反方向移動參數 在梯度下降中，對於參數 ...
得分函數；損失函數；正則化；過擬合、泛化能力；softmax分類器；激勵函數；梯度下降；后向傳播
。 意思就是，這張圖通過計算，屬於這一類的得分是多少。 2、損失函數 得分函數結束后，每一個類都 ...
二元函數的梯度下降法求解
...