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.

代码部分 SVM损失函数 & SoftMax损失函数: 注意一下softmax损失的用法: SVM损失函数: import numpy as np def L_i(x, y, W): ''' 非向量化SVM损失计算 :param x: 输入矢量 :param y: 标准分类 :param W: 参数矩阵 :return: ''' delta = 1.0 scores = W.dot(x) correct_score = scores[y] D = W.shap[0] loss_i = 0.0 f

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->

  梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent).随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent).其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练.接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解.   为了便于理解,这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开.此时线性回归的假设函数为: \[ h_{\theta

1.批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新.从数学上理解如下: 对应的目标函数(代价函数)即为: (1)对目标函数求偏导: (2)每次迭代对参数进行更新: 优点:   (1)一次迭代是对所有样本进行计算,此时利用矩阵进行操作,实现了并行.   (2)由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向.当目标函数为凸函数时,BGD一定能够得到全局最优. 缺点:   (1)当样本数目 m 很大时,每迭代一步都需要对所有样本

[白话解析] 带你一起梳理Word2vec相关概念 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念. 0x01 导读 1. 原委 本来只是想写Word2vec,没想到一个个知识点梳理下来,反而Word2vec本身只占据了一小部分.所以干脆就把文章的重点放在梳理相关概念上,这样大家可以更好的理解Word2vec. 为了讨论Word2vec,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有: 独热编码 /

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.

Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 目录 Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 基本概念 1.2 误差反向传播算法 1.3 总体逻辑 0x02 训练神经网络 2.1 初始化模型 2.2 压缩数据 2.3 生成优化目标函数 2.4 生成目标函数中的拓扑模型 2.4.1 AffineLayerModel 2.4.2 FuntionalLayerModel 2.4.3 SoftmaxLayerModelWithCrossEntr

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

1. 介绍         决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大优点: 1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析: 2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超

1.基本概念 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟固体降温过程的最优化算法.其模拟的过程是首先将固体加温至某一温度,固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态,内能增大,然后让其慢慢冷却,温度下降时,内部的粒子慢慢趋于有序,达到一种平衡态,最后达到常温时成为基态,此时内能减为最小,算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的. 模拟退火算法最早是由kirkpatrick等人应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法.算法从某一

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe

最近读一个代码发现用了一个梯度更新方法, 刚开始还以为是什么奇奇怪怪的梯度下降法, 最后分析一下是用一阶梯度及其二次幂做的梯度更新.网上搜了一下, 果然就是称为Adam的梯度更新算法, 全称是:自适应矩估计(adaptive moment estimation) 国际惯例, 参考博文: 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 Adam:一种随机优化方法 An overview of gradient descent optimization algorithms 梯度下降优化算法

SVM 前言:支持向量机(Support Vector Machine, SVM),作为最富盛名的机器学习算法之一,其本身是一个二元分类算法,为了更好的了解SVM,首先需要一些前提知识,例如:梯度下降.拉格朗日乘子法.KKT条件.感知机等... 背景知识 这部分内容,对SVM涉及到的部分知识先进行大致的摘录,便于后续对SVM更好的理解. 最优化问题 最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值问题,一般可分为下述三种情况: 无约束条件:一般采用梯度下降法,牛顿法,坐标轴

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)