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)

损失函数(Loss function) 和 代价函数(Cost function)的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. [斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第六章-代价函数(Cost function)

    在这节中主要讲的是如何更好地拟合逻辑回归模型的参数θ.具体来说,要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习问题中的逻辑回归模型的拟合问题. 我们有一个训练集,训练集中有m个训练样本:{ ...

  3. 吴恩达机器学习7:代价函数(Cost function)

    一.简介 1.在线性回归中,我们有一个这样的训练集,M代表训练样本的数量,假设函数即用来进行预测的函数是这样的线性函数的形式,我们接下来看看怎么选择这两个参数: 2.如下图中,怎么选择两个参数来更好的 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 损失函数(loss function)

    通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成.发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/te ...

  7. [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 ...

  8. 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 ...

  9. Cross-entropy Cost Function for Classification Problem

    在Machine Learning的Regression Problem中,常用Quadratic Function来做Cost Function,用以表征Hypothesis与Y之间的差距.而通过G ...

随机推荐

  1. ORCAD中的一些操作小技巧

    1.ORCAD中改变元器件和文本字体颜色的命令: 打开在 View -> Toolbar -> Command Window.然后圈选文字(可复选),然后到 Command Window ...

  2. WINDOWS下的squid

    今天写这篇教程目的在于分享自己在WINDOWS主机下配置squid的方法.哪些地方写的不完善或是不完整或是需要修改的地方,大家可以提出.我会第一时间纠正.下面看正文部分.先提条件,您预安装配置squi ...

  3. centos部署Python环境

    在centos上部署Python之前,我们需要先配置开发环境. 1.安装Python依赖的开发工具包 gcc自然少不了,可以直接用“Development Tools”: yum grouplist ...

  4. DataView中的 Sort 排序

    using System.Data; using System; public class A { static void Main(string[] args) { DataTable locati ...

  5. Android之怎样全屏显示

    三种方法: 1 自己定义主题(见设置自己定义样式和主题一节) http://blog.csdn.net/wei_chong_chong/article/details/47438907 2 使用系统自 ...

  6. 【caffe】Caffe的Python接口-官方教程-01-learning-Lenet-详细说明(含代码)

    01-learning-Lenet, 主要讲的是 如何用python写一个Lenet,以及用来对手写体数据进行分类(Mnist).从此教程可以知道如何用python写prototxt,知道如何单步训练 ...

  7. Ubuntu64位安装Adobe Reader 9.5.5

    Aodbe Reader在Linux下的效果比Foxit Reader(福昕阅读器)要好一些,尤其对于中文文档而言.本文介绍Adobe Reader在Ubuntu下的安装,文章<Ubuntu12 ...

  8. python 基础 2.6 for 循环 和if循环 中break

    python中最基本的语法格式大概就是缩进了.python中常用的循环:for循环,if循环.一个小游戏说明for,if ,break的用法. 猜数字游戏: 1.系统生成一个20以内的随机数 2.玩家 ...

  9. XShell 连接 vm虚拟机中的redhat Linux系统

    选择的是nat链接,因为nat链接是没有网络的情况下,也是可以链接操作的,当然bridge也可以,那我就从第一步开始; 因为有的人可能改过电脑上的虚拟适配器的ip地址,导致和虚拟机默认的不一样了.如果 ...

  10. Paxos is Simple

    [角色]0-MainProposer提案生成者1-提案发送者(MainProposer+OtherProposer)2-提案接收者(Acceptor)[动作]0-MainProposer----> ...