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代价函数
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...
机器学习--代价函数
一般来说一个函数有解析解和数值解，解析解就是我们数学上可以用公式算出来的解，数值解是一种近似解，在解析解不存在或者工程实现比较复杂的时候，用例如梯度下降这些方法，迭代得到一个效果还可以接受的解。 所以要求代价函数对参数可微。 代价函数、损失函数、目标函数并不一样，这一点后边再介绍，这篇文章就先只...
代价函数之线性回归算法
所以这个假设函数就是一个关于 x 这个房子大小的函数。 （2）代价函数 x轴为假设函数的斜率，y即代价大小 代价函数 j 是一个关于参数 θ1 的函数，而 θ1 控制着这条直线的斜率 。 3.2 斜率为0.5时的代价函数 斜率为0.5时，取3个样本（m=3）：（0.5，1），（1，2），（1.5，3）。 套公式得出j(0.5)=0.58 同理，j(0)=...
机器学习系列 2：代价函数
那么我想通过一次函数也叫线性回归函数（一条直线）去拟合这些数据，一次函数在没有确定之前，应该是这个样子的：其中 θ0 和 θ1 都是未知量。 现在关键就是如何求 θ0 和 θ1 这两个参数。 θ0 和 θ1 可以取任意值，怎么取值才能让这条直线最佳地拟合这些数据呢？ 这就是代价函数（cost function）登场的时刻了...
信息论与逻辑回归代价函数
本公众号文章：第4节 认知过程与逻辑回归描述了逻辑回归的原理，并且从数学上推导了逻辑回归代价函数的公式，但为什么采用这个公式需要从信息论的角度去说明。 信息论研究的是信息的度量，存储和传输。 由美国数学家密码学家香农在1948年提出。 信息论在信号处理，数据压缩，机器学习等领域有广泛应用。 信息论的核心...
面试整理：关于代价函数，正则化
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，loss function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。 在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，在此做...
机器学习之代价函数(cost function)
0x00概述代价函数（有的地方也叫损失函数，loss function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。 在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，在...
神经网络的代价函数—ML Note 51
神经网络的代价函数回忆一下逻辑回归中的代价函数：? 大家应该还记得，在第3周的第4、第5个视频讨论过这个事，逻辑回归就一个输出（取0或1），然后不同的取值采用不同的代价函数，然后又用巧妙的方法把它们简化成上图中的样子。 我们只要把代价函数的最小值找到，相对应的最好的参数也就被找到了。 那如果是神经网络...
机器学习系列8：逻辑回归的代价函数
我们把黄色部分用函数的形式来表示：? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？ 答案是不行。 因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的：? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。 那该怎么办呢？ 让我们来学习...
逻辑回归中的代价函数—ML Note 36
然后，我们有一个上一小节学到的假设函数h：? 问题就是，怎样由这m个训练样本确定h的参数theta.代价函数（cost function）代价函数这个事，我们已经不陌生了，我们在前面学习线性回归的时候就已经接触过了。 吴恩达机器学习笔记7-代价函数的定义cost function吴恩达机器学习笔记8-代价函数的直观理解之一吴恩达机器...
信息量，熵，交叉熵，相对熵与代价函数
本文将介绍信息量，熵，交叉熵，相对熵的定义，以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系。 转载请保留原文链接：http:www.cnblogs.comllhthinkerp7287029.html 1. 信息量信息的量化计算：? 解释如下：信息量的大小应该可以衡量事件发生的“惊讶程度”或不确定性：如果有告诉我们个相当不可能的事件发了...
信息量，熵，交叉熵，相对熵与代价函数
本文将介绍信息量，熵，交叉熵，相对熵的定义，以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系。 1. 信息量信息的量化计算：? 解释如下：信息量的大小应该可以衡量事件发生的“惊讶程度”或不确定性：如果有告诉我们个相当不可能的事件发了，我们收到的信息要多于我们被告知某个很可能发的事件发时收到的信息...
交叉熵代价函数定义及其求导推导（读书笔记）
为了解决学习缓慢的问题----神经元的输出就是 a = σ(z)，其中z=∑wjij+bz=sum w_{j}i_{j}+b是输的带权和。 c=1n∑c=-frac{1}{n}sum其中 n 是训练数据的总数，求和是在所有的训练输 x 上进的，y 是对应的标输出。 表达式是否解决学习缓慢的问题并不明显。 实际上，甚将这个定义看做是代价函数也不是显易的！ 在解决...
交叉熵代价函数定义及其求导推导（读书笔记）
目的：为了解决学习缓慢的问题 ----- 神经元的输出就是 a = σ(z)，其中z=sum w_{j}i_{j}+b是输的带权和。 c=-frac{1}{n}sum 其中 n 是训练数据的总数，求和是在所有的训练输 x 上进的，y 是对应的标输出。 表达式是否解决学习缓慢的问题并不明显。 实际上，甚将这个定义看做是代价函数也不是显易的！ 在解决学习缓慢...
第三篇：机器学习之代价函数和梯度下降
得到代价函数后，调整参数使它们拟合，一种常用的让代价函数j的值最小的方法叫作梯度下降。 2. 梯度下降举例来看，根据某组数据计算得到的参数为 θ0 θ1的代价函数绘制为下图? 开始时，我们初始化参数 θ0 θ1，得到的代价函数的值很大，像位于整个模型的山坡上，这意味着我们的线性回归模型的预测值和真实值误差很...
吴恩达机器学习笔记9-代价函数直观理解之二
model and cost function_cost function - intuition ii”01—视频02— 笔记继续看下面关于线性模型的一般假设公式。 包括了：（1）假设函数； （2）俩参数； （3）代价函数； （4）优化目标。? 与前面一个视频中将两个参数简化成一个不同，本视频将两个参数 ? 都保留。 那代价函数的取值就和这两个参数有关了，也...
吴恩达机器学习笔记7-代价函数的定义Cost function
有没有数学的方法让这个直线合适还是不合适变得可以量化呢？ 这就要说代价函数了。 01—视频02— 笔记本次课前半段内容非常简单，带领我们一起复习初中平面几何的知识，后半段给出了代价函数（cost function）的一般定义。 从一元线性模型看代价函数的引入； 代价函数的数学定义。 2.1从一元线性模型看代价函数的引入...
机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础
当假设函数是线性函数时，其公式为：? 二、代价函数 代价函数是用于评价线性回归，其公式为：? 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下，偏差的平方和，再取平均数。 m即表示一共取了几个点进行判断。 因此可知，假设函数预计的越准确的，其代价函数的结果越接近于0。 对于不同的假设函数，其j的结果可以形成一...
吴恩达机器学习笔记8-代价函数的直观理解之一
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...
机器学习——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化
机器学习（十二）——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化（原创内容转载请注明来源，谢谢）一、代价函数同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有和1，称为二分分类（binary classification），另一种有多个结果，称为多分类...
