机器学习cost function函数

2024-11-09

机器学习损失函数(Loss/Error Function)、代价函数(Cost Function)和目标函数(Objective function)

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的.没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函数.代价函数:损失函数.代价函数,属于目标函数.

吴恩达机器学习笔记 - cost function and gradient descent

一.简介 cost fuction是用来判断机器预算值和实际值得误差,一般来说训练机器学习的目的就是希望将这个cost function减到最小.本文会介绍如何找到这个最小值. 二.线性回归的cost function 假设现在有个一元一次方程式 h(x) = wx + b,要用来预测实际值y, 今天我输入了一组(x0, x1, x2......xm)and(y0, y1, y2, y3.......ym),那cost function = [(h(x0) - y0)**2 +......(h(

【caffe】loss function、cost function和error

@tags: caffe 机器学习在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差. 而有时候还会出现loss function,感觉会和cost function混淆. 上quora看了下,有个同名问题,回答的人不多,upvote更少..回答者里面

logistic回归具体解释(二）：损失函数（cost function）具体解释

有监督学习机器学习分为有监督学习,无监督学习,半监督学习.强化学习.对于逻辑回归来说,就是一种典型的有监督学习. 既然是有监督学习,训练集自然能够用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本,每一个样本本身有n维特征. 再加上一个偏置项x0, 则每一个样本包括n+1维特征: x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 当中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了例如以下定义: 分类是监督学习的一个核心

loss function与cost function

实际上,代价函数(cost function)和损失函数(loss function 亦称为 error function)是同义的.它们都是事先定义一个假设函数(hypothesis),通过训练集由算法找出一个最优拟合,即通过使的cost function值最小(如通过梯度下降),从而估计出假设函数的未知变量. 例如: 可以看做一个假设函数,而与之对应的loss function如下: 通过使E(w)值最小,来估计出相应的w值,从而确定出假设函数(目标函数),实现最优拟合. 硬要说区别的话,l

逻辑回归损失函数(cost function)

逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率,其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样,以均方差来表示:也可以用对数.概率等方法.损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离,选取好的“距离”单位,可以让模型更加准确. 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt}}\left( w \right) = {\sum\limits_{i = 1}^m {{y_i}\left( {1 - p\left( {{x_i};w} \right)} \right)} ^2} + \left

[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数

损失函数(Loss function) 和代价函数(Cost function)

1损失函数和代价函数的区别: 损失函数(Loss function):指单个训练样本进行预测的结果与实际结果的误差. 代价函数(Cost function):整个训练集,所有样本误差总和(所有损失函数总和)的平均值.(这一步体现在propagate()函数中的第32行)

K-means: optimization objective(最小化cost function来求相应的参数)

类似于linear regression,K-means算法也optimization objective或者是试图使cost function求最小值. 了解K-means算法的optimization objective有助于我们(1)调试算法时,看算法是否运行正确(在本节中可以看到)(2)使算法找到更好的cluster,避免局部最优解(在下节中会讲) K-means optimization objective uc(i):表示x(i)分给的那个cluster的cluster centro

SVM: 相对于logistic regression而言SVM的 cost function与hypothesis

很多学习算法的性能都差不多,关键不是使用哪种学习算法,而是你能得到多少数据量和应用这些学习算法的技巧(如选择什么特征向量,如何选择正则化参数等) SVM在解决非线性问题上提供了强大的方法. logistic regression的h(x) 如果y=1,则我们希望h(x)接近于1,即希望θTx要远远大于0 logistic regression的cost function 当y=1时的cost function如左图,用粉红色的两段直线近似的代替cost function,记为cost1(z)(y

machine learning(11) -- classification: advanced optimization 去求cost function最小值的方法

其它的比gradient descent快, 在某些场合得到广泛应用的求cost function的最小值的方法 when have a large machine learning problem,一般会使用这些advanced optimization algorithm而不是gradient descent Conjugate gradient, BFGS,L-BFGS很复杂,可以在不明白详细原理的情况下进行应用(使用software libary). 可以使用Octave和matlab的

Linear regression with one variable - Cost function

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第二章<单变量线性回归>中第7课时<代价函数>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In this video (article), we'll define something called the cost function. This will let us figure

Linear regression with one variable - Cost function intuition I

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第二章<单变量线性回归>中第8课时<代价函数的直观认识 - 1>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In the previous video (article), we gave the mathematical definition of the cost functio

关于Function()函数对象的那些小九九

概念:首先,函数是一种特殊类型的数据,函数也是数据类型的一种,实际上函数也是一种对象,函数对象的内建构造器是Function(); 函数的几种创建方式: 函数声明法: function sum(a,b){ return a+b; } ; 函数文本标识法 var sum = function(a,b){ return a+b; }: 函数构造器法 var sum= new Function('a','b','return a+b;') ; 使用函数构造器法创建的函数,其参数和代码段,都是以字符

JavaScript function函数种类（转）

转自:http://www.cnblogs.com/polk6/p/3284839.html JavaScript function函数种类本篇主要介绍普通函数.匿名函数.闭包函数目录 1. 普通函数:介绍普通函数的特性:同名覆盖.arguments对象.默认返回值等. 2. 匿名函数:介绍匿名函数的特性:变量匿名函数.无名称匿名函数. 3. 闭包函数:介绍闭包函数的特性. 1. 普通函数 1.1 示例 1 2 3 function ShowName(name) { alert(na

JavaScript function函数种类介绍

JavaScript function函数种类介绍本篇主要介绍普通函数.匿名函数.闭包函数 1.普通函数介绍 1.1 示例 ? 1 2 3 function ShowName(name) { alert(name); } 1.2 Js中同名函数的覆盖在Js中函数是没有重载,定义相同函数名.不同参数签名的函数,后面的函数会覆盖前面的函数.调用时,只会调用后面的函数. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 var n1 = 1; function add(value1)

【JS学习笔记】关于function函数

函数的基本格式 function 函数名() { 代码: } 函数的定义和调用 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head&

Model Representation and Cost Function

Model Representation To establish notation for future use, we’ll use x(i) to denote the “input” variables (living area in this example), also called input features, and y(i) to denote the “output” or target variable that we are trying to predict (pri

2019-2-14SQLserver中function函数和存储过程、触发器、CURSOR

Sqlserver 自定义函数 Function使用介绍前言: 在SQL server中不仅可以可以使用系统自带的函数(时间函数.聚合函数.字符串函数等等),还可以根据需要自定义函数. 一.定义: 用户自定义函数的类型: .标量值函数(返回一个标量值) .表格值函数(内联表格值函数.多语句表值函数,返回一个结果集即返回多个值) 二.三种自定函数的异同点 .同点: 创建定义相同: CREATE FUNCTION F_NAME(传入的参数名称传入参数的类型)

创建一个Scalar-valued Function函数来实现LastIndexOf

昨天有帮助网友解决的个字符串截取的问题,<截取字符串中最后一个中文词语(MS SQL)>http://www.cnblogs.com/insus/p/7883606.html 虽然实现了,但始终觉得代码写得很复杂.MS SQL Server中没有一个如同C#一样的函数LastIndexOf.没有,我们是可以创建一个Scalar-valued Function函数的. SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE FUNCTION

机器学习cost function函数

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