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拟合数据呢？

　　我们要尽量选择参数值，使得在训练集中，给出训练集中的x值，合理准确的预测y值。在线性回归中，我们要解决的是要在线性回归中最小化的问题，我们希望预测值和真是值之间的差值变小，就是要减少预测值和真实值之间的方差的值，我们使用(xi,yi)代表第i个样本，我们要做的是对M个样本，求出其真实值和预测值之间的最小方差

　　代价函数：

　　

吴恩达机器学习7：代价函数(Cost function)的更多相关文章

  1. ML:吴恩达 机器学习 课程笔记(Week1~2)

    吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Reg ...

  2. 吴恩达机器学习(二) 单变量线性回归(Linear Regression with one variable)

    一.模型表示 1.一些术语 如下图,房价预测.训练集给出了房屋面积和价格,下面介绍一些术语: x:输入变量或输入特征(input variable/features). y:输出变量或目标变量(out ...

  3. 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 ...

  4. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

    一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:&quo ...

  5. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第一周

    一.初识机器学习 何为机器学习?A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T an ...

  6. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第二周

    一.多变量线性回归问题(linear regression with multiple variables) 搭建环境OctaveWindows的安装包可由此链接获取:https://ftp.gnu. ...

  7. 吴恩达机器学习CS229课程笔记学习

    监督学习(supervised learning) 假设我们有一个数据集(dataset),给出居住面积和房价的关系如下: 我们以居住面积为横坐标,房价为纵坐标,组成数据点,如(2104, 400), ...

  8. 吴恩达机器学习笔记（二） —— Logistic回归

    主要内容: 一.回归与分类 二.Logistic模型即sigmoid function 三.decision boundary 决策边界 四.cost function 代价函数 五.梯度下降 六.自 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记（六） —— 支持向量机SVM

    主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...

  10. Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记

    Week1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some ...

随机推荐

  1. shell基础练习题

    shell 基础练习题 1.编写脚本/root/bin/systeminfo.sh,显示当前主机系统信息,包括主机名,IPv4地址,操作系统版本,内核版本,CPU型号,内存大小,硬盘大小 #!/bin ...

  2. 把网站从 http 转换成 https

    基础准备: 一台服务器,一个主域名或多级域名,本次申请的免费 本次环境使用 centos6.5 + nginx1.8 + jdk1.8 + tomcat8 如果需要收费的请参考: 云盾证书服务(包年) ...

  3. Spring Boot教程（二十四）Web应用的统一异常处理

    我们在做Web应用的时候,请求处理过程中发生错误是非常常见的情况.Spring Boot提供了一个默认的映射:/error,当处理中抛出异常之后,会转到该请求中处理,并且该请求有一个全局的错误页面用来 ...

  4. vue动态监听浏览器窗口高度

    HTML: <div ref="page"></div> JS: data(){ return{ clientHeight:'', } } mounted( ...

  5. PHP mac localhost 环境下发送邮件

    转载自:http://mabblog.com/blog/2011/09/lion-smtp-postfix-relay-and-dreamhost/ When developing web-apps ...

  6. Java虚拟机JVM详解

    一.JVM内存管理 1.1JVM运行时数据区 1.1.1程序计数器:记录当前线程正在执行的字节码指定的地址(行号) 为什么需要它:程序容易被打断 1.1.2虚拟机栈:存储当前线程运行方法时所需要的数据 ...

  7. 《Effective Java》读书笔记 - 6.枚举和注解

    Chapter 6 Enums and Annotations Item 30: Use enums instead of int constants Enum类型无非也是个普通的class,所以你可 ...

  8. SRCNN 卷积神经网络

    2019-05-19 从GitHub下载了代码(这里) 代码量虽然不多,但是第一次学,花了时间还是挺多的.根据代码有跑出结果(基本没有改),但是对于数据集的处理还是看的很懵逼,主要是作者的实现都是用类 ...

  9. 五大好用的开源MySQL管理工具推荐

    众所周知,对于数据库管理工作者(DBA)来说,保持数据正常运行在最佳状态需要具备敏捷.专注.冷静和快速的反应能力.因为数据库几乎是所有应用程序成功运行的核心,由于DBA负责组织数据,因此寻找可靠的工具 ...

  10. 前端Node项目发布流程

    最近在做前端的发布流程,发布流程的主要实现以下几个方面: 构建:包括JavaScript.css.html等的压缩,以及版本控制,利用md5生成版本号替换文件引用,实现长缓存策略. 发布:输出新版本的 ...