损失函数，代价函数，目标函数区别 损失函数：定义在单个样本上，一个样本的误差。 代价函数：定义在整个训练集上，所有样本的误差，也就是损失函数的平均。 目标函数：最终优化的函数。等于经验风险+结构风险（Cost Function+正则化项）。 目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别： 目标函数最大 ...
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2019-01-19 00:05:04
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4.1多维特征 多维特征长这个样子： 进一步的，我们为让公式简化，引入x0=1，这样的话，公式就变成下面这个样子： 进一步的简化，可以表示为： 4.2多变量梯度下降 首先，构建多变量线性回归的代价函数： 那么我们的目标就成功的转化为了：求取使代价函数最小的一系列参数。 那么多变量线性回归的批量梯度下 ...
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2019-01-17 11:37:35
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一个有监督的房价训练模型如下所示： 单变量线性回归问题： 模型预测值与训练实际值之间的差距，就是建模误差。 一般常用的代价函数是平方误差函数，之所以提出误差的平方和，是因为误差平方代价函数对于大多数问题特别是回归问题，都是一个合理的选择。 常使用梯度下降作为求函数最小值的算法，开始时我们随机选择一个... ...
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2019-01-15 12:07:46
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一、背景介绍 1.深度学习应用 2.一点基础：线性分类器 1)线性分类器得分函数： (1)给定W,可以由像素映射到类目得分 (2)可以调整参数/权重W，使得映射的结果和实际类别吻合 (3)损失函数是用来衡量吻合度的 (4)损失函数别的称呼：代价函数(衡量和标准之间的差异到底有多大，值越大) (5)损 ...
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2019-01-10 21:52:46
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在此我们以MSE作为代价函数： 其中， C表示代价 函数 ，x表示样本， y表示实际值， 表示实际值， 表示实际值， a表示输出值， 表示输出值， n表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。为简单起见 表示样本的总数。 a=σ(z), z=∑W j*X j+bσ() 是激活函数 使用梯度下降法( ...
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2018-12-30 13:59:55
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函数是把一些语句集合在一起的程序结构，用于把复杂的流程细分成不同的组件，能够减少代码的冗余、代码的复用和修改代码的代价。 函数可以0个、1个或多个参数，向函数传递参数，可以控制函数的流程。函数还可以返回代码执行的结果，从技术上讲，任何函数都要返回结果，一个没有返回值的函数会自动返回none对象。如果 ...
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2018-12-18 11:00:42
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1.逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中 ...
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2018-12-11 15:58:08
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有了线性方程以及他的代价函数： 然后我们的目标就是通过调整 theta0, theta1 最小化 J 的值。 那么梯度下降算法的公式如下： alpha 是学习率，后面是对J和theta求偏导，以便得到这个点斜率，如果斜率为正就逐渐缩小theta，这样就逐步的调整到适合的theta 在Octave中表 ...
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2018-11-29 11:10:01
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1.目标函数（objective function）或准则（criterion） 要最小化或最大化的函数 最小化时，我们也把它称为代价函数（cost function）、损失函数（loss function）或误差函数（error function） 一个上标 ? 表示最小化或最大化函数的 x 值。 ...
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2018-11-28 12:21:45
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此处使用Octave来实现 线性方程的代价函数： 代价函数： X 是测试值，假设用矩阵表示为 为了方便用矩阵计算我们把X加一列 1 : 同时 那么h(X)的合就可以用矩阵乘法来计算 平方就可以用 y' * y, 因为要平方之后把所有向量内的项加到一起，原理就是每一项跟自己相乘然后相加到一起还是矩阵相 ...
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2018-11-28 01:04:31
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