代价函数

代价函数,度量【假设集】的准确性。

机器学习中常用的代价函数,总结如下:

1 误差平方和函数

说明:yi 是模型预测值,oi是样本实际值

2 交叉熵函数

说明:

n是批量训练的样本大小

W是模型f的参数

f函数表示xi样本预测为标签li的概率

3 负对数似然函数

说明:

D是训练集

θ 是模型的参数

是第i个样本的输出值

是第i个样本的输入值

思考环节:

1 代价函数和目标函数的差异是什么?

2 回归算法的代价函数和目标函数分别是什么?

本文分享自微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren),作者:数据人网

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原始发表时间:2017-11-04

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