【机器学习】代价函数（cost function）

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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.…

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)…

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(…

[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:{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),...,(x(m),y(m))},像之前一样,每个样本用n+1维特征向量表示,如下: 和以前一样x0=1,第0个特征一直是1.而且因为这是一个分类问题的训练集,所以所有的标签y不是0就是1.假设函数如下所示,它的参数是θ. 下面要讲的问…

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…

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…