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吴恩达机器学习笔记8-代价函数的直观理解之一

本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第8篇,对应第1周第8个视频。

“3Model and Cost Function5_Cost Function - Intuition I”

01

视频

02

笔记

上一视频中给出了代价函数的数学定义,即估计值与实际值的差。也就是我们有自变量x,用模型算出对应的输出,和这个x对应的实际的输出y之差。

以一元线性模型为例:

假设函数有两个参数,表现为平面直角坐标系中的直线。我们的目标就是调整这两个参数让代价函数(cost function)最小。

利用我们初中时学过的知识,通过平移坐标系,我们有办法让第一个参数为零,只需要考虑直线的斜率就行了,也就是说我们可以让代价函数变得更简单一点。

这里有两个函数,分别是模型描述的函数h(x),和与之有关的代价函数J.

如下图,这两个函数比较有意思的是:每个

在左边的坐标系中确定一条直线,而对应右边坐标系中的一个点。如果我们找到右边最小点对应的那个\theta, 我们也就找到了左边能最好拟合测试样本的那条最靓的直线。

那么,代价函数的作用也就很明显了,通过代价函数的帮助,我们可以把求最好的那个拟合直线的问题变成一个求极值点的问题,复杂的问题好像简单化了。

那是不是这样呢?还要继续往下学习。

本文分享自微信公众号 - 讲编程的高老师(codegao),作者:石头

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-07-02

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