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  • 第三节 成本函数

    2020-12-11 22:05:17
    整理发布的第三节 成本函数以实现多、快、好、省为目标,欢迎大家下载第三节 成本函数进行参考...该文档为第三节 成本函数,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • 二、“成本函数”一般是数据集上总的成本和损失 成本函数 , 一般是针对总体 当然我们也可以加上正则项 成本函数 +正则项 三、目标函数”是一个非常广泛的名称 一般我们都是先确定一个“目标函数”,再去优化...

    一、“损失函数”一般是指对单个样本的做的损失

    损失函数 \left| y_i-f(x_i) \right| ,一般是针对单个样本 i

    二、“成本函数”一般是数据集上总的成本和损失

    成本函数 1/N.\sum_{i=1}^{N}{\left| y_i-f(x_i) \right|} , 一般是针对总体

    当然我们也可以加上正则项

    成本函数 1/N.\sum_{i=1}^{N}{\left| y_i-f(x_i) \right|}+正则项

    三、目标函数”是一个非常广泛的名称

    一般我们都是先确定一个“目标函数”,再去优化它。比如在不同的任务中“目标函数”可以是:

    – 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯)
    – 最大化适应函数(遗传算法)
    – 最大化回报/值函数(增强学习)
    – 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器)
    – 最小化平方差错误成本(或损失)函数(CART,决策树回归,线性回归,线性适应神经元)
    – 最大化log-相似度或者最小化信息熵损失(或者成本)函数
    – 最小化hinge损失函数(支持向量机SVM)

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  • 会计准则培训讲义——成本函数以企业理财为核心,以财务管理为内容,需要会计准则培训讲义——成本函数朋...该文档为会计准则培训讲义——成本函数,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看...
  • 定义成本函数以实现稳健的嵌入
  • 机器学习中经常会碰到“损失函数”,“成本函数”, 和“目标函数”。许多初学者会被这些概念搞晕。但是概念不能混。

    机器学习中经常会碰到“损失函数”,“成本函数”, 和“目标函数”。许多初学者会被这些概念搞晕。但是概念不能混。
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  • 02_ben-arieh2009_具有二次成本函数的最小成本共识02_ben-arieh2009_具有二次成本函数的最小成本共识
  • 对数函数的图像和成本函数

     

    对数函数的图像和成本函数:

     

     

     

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  • 今天,我们在已学习神经网络基础知识的前提下,学习一下成本函数。 神经网络算法的逻辑递归函数: 我们的最终目的是为了竟可能的接近。 损失函数: 神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最有权重...

    每一篇神经网络算法入门可能会介绍神经网络的结构,以及值与值之间如何传递的,递归公式等。今天,我们在已学习神经网络基础知识的前提下,学习一下成本函数。

    神经网络算法的逻辑递归函数:

                                                                                                        \\\tilde{y}=\sigma (w^{T}x+b) \\\sigma (z)=\frac{1}{1+e^{-z}}

    我们的最终目的是为了\tilde{y}竟可能的接近y

     

    损失函数:

    神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最有权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准,找出能使它的值达到最小的权重函数。

    损失函数是前向传播的终点,反向传播的起点。损失函数将预测的输出值与实际的输出值进行运算,得出的结果越小,训练模型越好。

    这是其中一种损失函数:

                                                                     L(\tilde{y},y)=-(ylog(\tilde{y})+(1-y)log(1-\tilde{y})) 

     

    成本函数:

    针对一个样本我们用损失函数,对于m个样本,我们用成本函数:

    \\ J(w,b)= -\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}L(\tilde{y}^{(i)},y^{(i)}) \\ J(w,b)=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}log(\tilde{y}^{(i)}) +(1-y^{(i)})log(1-\tilde{y}^{(i)})]

    损失函数的参数是y\tilde{y},成本函数的参数是wb

    成本函数的目标是:求解wb使得全局的成本J(w,b)最小。

     

     

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  • 具有切换成本函数的线性系统的自触发模型预测控制
  • 自适应功率桶成本函数的光纤放大器相干光束组合实验研究
  • 对数回归的成本函数

    2017-07-23 17:02:00
    对于线性回归,我们不能使用相同的成本函数,因为logistic函数会导致输出波动,导致许多局部最优解。换句话说,它不是一个凸函数。 相反,我们的逻辑回归的成本函数看起来像: 当y = 1,我们得到如下图J(θ)...
  • CaR成本函数及其在套期保值中的应用,达雷,陈世恒,CaR是当今比较流行的风险衡量指标之一,但是针对企业公司在一定的置信水平下保持多少的CaR是合适的以及在不同的CaR采取何种套期保值
  • Logistic回归:成本函数

    千次阅读 2017-09-20 13:01:21
    为了训练w和b ,需要定义成本函数对其取值的好坏进行评估。
  • 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的不一致程度的一类函数,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好 原文: ... ...
  • 成本函数(cost function)的理解 成本函数是用以衡量假设函数h(x)准确性的工具。 直接上公式, 是不是有种熟悉感,最小二乘法,没错,对比理解一下就好了。该函数也被称为“平方误差函数”或“均方误差”。借用...
  • 我们通过成本函数来衡量我们预测的准确性。 通过平均差的方式得到: 这个函数被称为“平方误差函数”或“均方误差”。 下面的图就是成本函数: 转载于:...
  • 成本函数-直觉II

    2017-07-23 09:04:00
    采取任何颜色和沿着'圈',人们会期望得到相同的值的成本函数。例如,三个绿色的点上绿色线为J值相同(θ0,θ1)和作为一个结果,他们发现,在同一直线上。盘旋的X显示的成本函数在离开的时候θ0 = 800,θ1 = -0.15...
  • 主要介绍了python 寻找优化使成本函数最小的最优解的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 神经网络的成本函数

    2017-08-09 15:28:00
    让我们首先定义一些需要用到的变量: L:神经网络的层数;...我们的神经网络的成本函数将是我们用于逻辑回归的一个推广。回顾正规logistic回归的代价函数是: 对于神经网络,它会稍微复杂一些: ...
  • 损失函数和成本函数

    2019-02-22 16:15:24
    损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的,是真实值和预测值的非负值函数。也就是就算一个样本的误差。比如我们想要分类,就是预测的类别和实际类别的区别,是一个样本的,用L表示。 代价函数(Cost ...
  • 用py手写一元线性回归,包括画散点图,成本函数,渣渣一个,写类,自己过后估计就看不懂了,也不大喜欢写注释。
  • 我们可以将成本函数的两个条件情形压缩为一个情形: 注意到当y=1,那么=0也就是说没有效果。 当y=0,那么=0。 我们可以完全写出我们的全部成本函数如下: 矢量化实现: 梯度下降 请记住,梯度下降...
  • 损失函数/成本函数/目标函数的区别

    千次阅读 2018-11-18 17:33:37
      导读 在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别,当然,嘿嘿,初学者的...损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失,公式可以表示为:     当然,只是举个例子,如果较真的话,还可以有交...
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空空如也

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