梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数 J(θ0,θ1) 的最小值。 梯度下降背后的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合(θ0,θ1,...,θn)，计算代价 函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到 一个局部最小值(l ...
分类：
编程语言 时间：
2018-07-13 01:17:19
阅读次数：
211
批梯度下降算法： 训练样本为一个时：更新Θi 让代价函数最小，利用沿梯度下降方向函数会变得越来越小。这个函数是代价函数J关于(Θi )的。这里并没有在讨论x，y。 关于为什么式子（图是复制的）可以让代价函数趋向于最小值。参考博客：https://blog.csdn.net/ZengDong_1991 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-09 23:15:59
阅读次数：
193
12.1目标优化 （1）以下是逻辑回归以及单个样本的代价函数 （2）首先将使用上图中紫色的线（称为cost1或者cost0）的代替曲线，然后将样本数m去掉，最后将C代替1/λ（可以这么理解，但不完全是），从而实现逻辑回归的代价函数到SVM的转换。 （3）SVM的输出将不再是逻辑回归的概率，而就是0或 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-03 22:37:55
阅读次数：
265
9.1代价函数 （1）假设神经网络的训练样本有m个，每一个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，Sl表示每一层的神经元个数，SL代表最后一层中处理单元的个数。 则代价函数为（同样不对θ0正则化）： 9.2反向传播算法 前向传播算法： 用δ表示误差，则δ（4）=a(4)-y 前一层的误 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-02 20:22:50
阅读次数：
149
什么是过拟合？在训练假设函数模型h时，为了让假设函数总能很好的拟合样本特征对应的真实值y，从而使得我们所训练的假设函数缺乏泛化到新数据样本能力。怎样解决过拟合过拟合会在变量过多同时过少的训练时发生，我们有两个选择，一是减少特征的数量，二是正则化，今天我们来重点来讨论正则化，它通过设置惩罚项让参数θ足够小，要让我们的代价函数足够小，就要让θ足够小，由于θ是特征项前面的系数，这样就使特征项趋近于零。岭
分类：
其他好文 时间：
2018-06-27 23:05:49
阅读次数：
303
[toc] 吴恩达机器学习笔记 初识机器学习 监督学习和无监督学习 单变量线性回归 模型描述 假设函数、参数、代价函数、目标 假设函数是对训练数据的拟合，代价函数用来衡量给定参数下假设函数的准确性 梯度下降算法 不断改变参数θ的值，期望找到代价函数的最小值 其中，α称为学习率（Learning Ra ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-15 10:39:29
阅读次数：
153
一、说明 非原创，来源：磐创AI公众号 （略有修改）。 二、内容 损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-08 20:59:46
阅读次数：
3040
作者：zzanswer链接：https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 谢谢评论区 @阿萨姆 老师的建议，完善下答案： 首先给出结论：损失函数和代价函数 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-08 14:44:01
阅读次数：
247
在我们想要的时候获得转换的关键部分，他们要设计合理的成本函数。 我们想惩罚和奖励正确的事情。我将通过一个例子来说明，您可能会考虑设计成本函数的一种方法。 我们来考虑如何设计车速的成本函数。一方面，我们想快速到达目的地，但另一方面，我们不想违法。 我们必须控制的基本数量是汽车所需的速度。有些速度更有高 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 18:14:50
阅读次数：
133
1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 2、线性回归 代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）： 梯度下降法： (1) 批处理梯度下降法：每次对全部训练数据进行求导后更新参数 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-04 14:20:55
阅读次数：
263
