Machine Learning|番外篇-1 交叉熵代价函数(Cost Function) 从二次损失函数开始 sigmoid的函数及导数特性 使用二次损失函数的逻辑回归将‘学习缓慢’ 引入交叉熵cross-entropy 交叉熵的定义 逻辑回归是怎么勾搭上交叉熵的? 民谣与辟谣 从二次损失函数开始 回想线性回归的损失函数,使用的是二次损失函数quadratic loss ...
Machine Learning ---吴恩达 整理自 Coursera Andrew Ng -- Machine Learning 课后阅读材料 目录 第一周 What is Machine Learning? Supervised Learning Unsupervised Learning Model Representation ... 代价函数 Cost Function 1、代价函数是什么? 理解的代价函数就是用于找到最优解的目的函数,这也是代价函数的作用...
代价函数(Cost Function) 1.分类问题 我们可以将因变量(dependent variable)可能属于的两个类别称为负向类(negative)和正向类(positive) 因变量满足 y∈{1,2} ,其中0表示负向类,1表示正向类 2.逻辑回归算法 这里引入逻辑回归模型, 要求输出变量范围在0和1之间,逻辑回归的假设为 常用的逻辑函数为S型函数(...
(其中的1/2只是为了后面计算的方便)我们记: 这样就得到了我们的代价函数(cost function), 也就是我们的优化目标, 我们想要代价函数最小: 代价函数也被称为平方误差函数(Squared error function) 2.2 代价函数与假设函数 2.2 代价函数与假设函数II 类似地: 我们不断尝试直到找到一个最佳的hθ(x)hθ(x)。是否...
吴恩达(Andrew Ng),毫无疑问,是全球人工智能(AI)领域的大 IP!然而,吴恩达从最早的 CS229,到后来的 deeplearning.ai深度学习专项课程,还有其它 AI 资源,大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。 说到吴恩达优秀的 AI 课程,首当其冲的就是几年前在 Coursera 上发布的《Machine Learning》课程!
1. 多元cost function 可以看下图,这两个式子等价于上式 2.结合特征方程和cost function 将多元特征方程带入cost function可得到拟合程度J(theta) 3.多元情况下 梯度下降方程 4. 和单元一样,多元也要同时更新 可以观察一下theta0可以发现由于X0=1,所以theta0式子和单元情况下一样 ...
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Machine Learning笔记(二) 单变量线性回归 注:本文内容资源来自 Andrew Ng 在 Coursera上的 Machine Learning 课程,在此向 Andrew Ng 致敬。 一、模型表示(Model Representation) 对于笔记(一)中的房价问题,如何进行求解,这将会是本文中讨论的重点。 现在假设有了更多的房屋价格数据,需要用一条直线来近似房屋价格的...
http://bing.comLecture 6.4 — Logistic Regression | Cost Function — [ Machine Learning | Andre字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 133、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数
代价函数(Cost function) 对于θ_1和θ_2取不同的值时,对应得到的线性回归函数也随之变化。 代价函数的定义: 代价函数有叫做平方误差函数或损失函数或者是成本函数。将一个或多个变量的事件阈值映射到直观地表示与该事件。 一个优化问题试图最小化损失函数。