二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: ...
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2017-10-08 11:16:07
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Softmax回归是Logistic回归在多分类问题上的推广，是有监督的。 回归的假设函数（hypothesis function）为，我们将训练模型参数，使其能够最小化代价函数： 在Softmax回归中，我们解决的是多分类问题，类标y可以取k个不同的值。对于给定的测试输入x，我们想用假设函数针对每 ...
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2017-09-29 21:24:33
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一、二元分类的线性模型 线性分类、线性回归、逻辑回归 可视化这三个线性模型的代价函数 SQR、SCE的值都是大于等于0/1的 理论分析上界 将回归应用于分类 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化 二、随机梯度下降 两种迭代优化模式 利用全部样本 》 ...
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2017-09-26 22:25:27
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说明： 本文是关于http://neuralnetworksanddeeplearning.com/的相关笔记 问题一：神经元在错误的值上饱和导致学习速率的下降 解决： 1.输出层： 因使用二次代价函数时，学习在神经元犯了明显错误时却比学习快接近真实值时慢， 可以使用交叉熵代价函数 使得在神经元犯明 ...
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2017-09-20 21:57:18
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假设函数（Hypothesis Function）模型的知识表达： 然后利用已知的数据对其中的参数进行求解，再将该函数用于新数据的预测，其中参数的求解过程称为“训练（Training） or 学习（Learning）” 待优化参数 θ0，θ1 损失函数(loss function)，或叫代价函数(c ...
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2017-09-08 00:25:49
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Exercise 1：Linear Regression 实现一个线性回归 重要公式 1.h(θ)函数 2.J(θ)函数 思考一下，在matlab里面怎么表达？如下： 原理如下：（如果你懂了这道作业题，上面的也就懂了） 下面通过图形方式感受一下代价函数 ： 3.θ迭代过程（梯度下降） First w ...
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2017-08-25 14:53:26
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1、最大似然 多数情况下我们是根据已知条件来推算结果，而最大似然估计是已经知道了结果，然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件，以此作为估计值 求最大似然函数估计值的步骤： 2、机器学习算法的学习过程 这个优化函数存在解析解。例如我们求最值一般是对代价函数求导，导数为0的点一般就是最值，如果代价函数能 ...
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2017-08-23 20:44:28
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http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 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 ...
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2017-08-23 20:43:47
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