ML cost function

最新推荐文章于 2025-08-08 10:50:58 发布
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#笔记

本文探讨了平方误差函数在机器学习中的应用，特别是介绍了为什么在计算梯度下降时要使用平均值除以2的方法，这有助于简化平房函数的导数计算。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

平方误差函数

cost function
平均值除以2为了方便梯度下降的计算，因为平房函数的导数将抵消1/2

//todo

AutoML之FLAML：FLAML的简介、安装、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-16 1万+
​ AutoML之FLAML：FLAML的简介、安装、案例应用之详细攻略 目录 FLAML的简介 FLAML的安装 FLAML的案例应用 FLAML的简介 2021年2月份，FLAML(A Fast and Lightweight AutoML Library)，高效轻量级自动化机器学习框架，它是由微软研究院在2021年5月份发表的一篇论文解释了这个AutoML框架，这是一种新的、具有成本效益的超参数优化和模型选择方法以及许多后续研究提供支持。 F
ML实践——逻辑回归logistic regression
hallao0的博客
07-26 2215
原理从图中可以看出与perceptron的异同：logistic regression model: perceptron: 简单地说把Sigmoid function用作activation function。ϕ(z)=11+e−z \phi(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} ϕ(z)=z\phi(z) = z Advantages: 1. Sigmoid function
ML 中Cost function为什么要除以2
u012874209的博客
09-29 3728
ML 中Cost function为什么要除以2,可能很多人都跟我有同样的疑惑~ 1)原文参考 2)
损失函数(Loss function)、代价函数(成本函数)(Cost function)、目标函数(objective function)的区别与联系
王爷的优快云
07-03 1万+
基本概念： 损失函数(Loss function)：计算的是一个样本的误差。 损失函数是定义在单个训练样本上的，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，是一个样本的哦，用L表示 代价函数(Cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均。 代价函数是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有...
深度学习：目标函数（objective function）
默语之声的博客
07-08 1万+
深度学习：目标函数（objective function）深度学习：目标函数（objective function）或损失函数（loss function）分类任务中的目标函数 深度学习：目标函数（objective function）或损失函数（loss function） 目标函数通过样本的预测结果与真实标记产生的误差反向传播指导网络参数学习和表示学习。 分类任务中的目标函数 交叉熵损失函数...
logistic回归详解(二）：损失函数（cost function）详解
热门推荐
bitcarmanlee的博客
04-15 15万+
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，训练集自然可以用如下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}\{(x^1,y^1),(x^2,y^2),\cdots,(x^m,y^m)\}对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0x_0, 则每个样本包含n+1维特征
ML语言/函数式编程原理（一）
jingyu_1的博客
12-15 2914
函数式编程原理 一、ML标准类型 基础类型（basic types）：unit，int，real，bool，string 其中的unit类似于C语言中的void 表（list）：int list，(int ->int)list 元组（tuples）：int *int，int * int * real 函数（functions）：int->int，real->int * int 所有对象都要有类型，不一定显示说明，但必须能够静态推导（在编译时该类型能被编译器根据上下
【ML02】Cost Function 损失函数
weixin_43098506的博客
09-30 675
损失函数，损失在预测和实际的不同。比如在【ML01】线性回归中的回归函数，我们根据训练集训练出回归函数模型后，我们把测试集带入其中进行测试。只要测试，就分结果，或好或差。而好或者差的标准，就需要通过损失函数cost function进行判断。根据你的直观感觉，损失函数，损失的值是大好还是小好？我觉得不必多说，小好。0最好。
ML- error Cost Function
kakak_的博客
03-20 367
ERROR 基于预测值(y_hat)和原始值(y)之间的误差(点对点) MAE(平均绝对误差) Mean absolute error 该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的绝对误差的平均值 可以更好地反映预测值误差的实际情况 SSE(和方差、误差平方和) The sum of squares due to error 该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和 ...
吴恩达,机器学习专项课程, Supervised Machine Learning第一周所有Python编程文件
07-02
吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)
每天进步一点点《ML - 支持向量机》.docx
09-24
这里，我们引入了代价函数（Cost Function），通常表示为`J(θ)`，它反映了模型的复杂度和分类错误的惩罚。在SVM中，代价函数是`1/2||w||^2`，这实际上是范数平方的一半，便于求导。同时，为了确保所有样本点到超...
yoyoyohamapi#books-mit-ml#优化1
07-25
引入代价函数：J也被称为失真代价函数（Distortion Cost Function）。实际上，K-Means 的两步已经完成了最小化代价函数的过程：样本分配
【数据库】Oracle学习笔记整理之一：ORACLE体系结构 - 核心组成部分概述
FixPng的博客
08-06 1132
Oracle数据库采用客户端/服务器架构，由三大核心组件构成：1）实例（Instance）包含内存结构（SGA共享全局区和PGA程序全局区）和后台进程（如PMON、SMON等），负责数据库运行管理；2）数据库（Database）是物理文件集合，包括数据文件、控制文件和重做日志等，用于持久化存储；3）客户端通过Oracle Net连接数据库发起请求。实例负责处理操作，数据库存储数据，客户端发起业务请求，三者协同工作实现高效数据管理。
秋招笔记-8.6
lastXuanGod的博客
08-06 1655
昨天开组会投文章以及玩苏丹的游戏去了，今天得知不久后有面试，所以我们需要快速地过一下基本的八股和项目。
【OpenGL】LearnOpenGL学习笔记05 - 变换
Duo1J的随笔
08-08 1015
LearnOpenGL学习笔记 - 变换
PYQT学习笔记：signal 和 slot（信号与槽）
qq_52251819的博客
08-05 802
通过 button.clicked.connect(on_button_clicked) 语句将信号与槽关联。当按钮被点击（发出 clicked 信号）时，执行 on_button_clicked 函数。在示例中，on_button_clicked() 就是一个槽函数，用于处理按钮点击事件。在示例中，button.clicked 就是一个信号，表示 “按钮被点击” 这个事件。每当点一次“统计”按钮，终端就会打印一次“按钮被点击了”支持一个信号连接多个槽，或多个信号连接同一个槽。槽是用于接收信号并处理的。
HCIP暑假笔记第一章＆第二章
JunZheSama的博客
08-07 303
初始序列号(ISN)是随机数，用于防止旧连接的数据被误认为新连接的数据。服务器回复SYN=1,ACK=1的报文段(序列号=y,确认号=x+1)BMA(广播型多点接入)：支持广播，所有设备之间能互访，例如以太网。​​可靠传输​​：通过确认机制、重传机制、流控机制等保证可靠性。​​拥塞窗口(cwnd)​​：动态调整的窗口，反映网络拥塞情况。NBMA(非广播型多点接入)：不支持广播，例如帧中继网络。​​面向连接​​：在传输数据前需要建立点到点的逻辑连接。​​点对点通信​​：每条TCP连接只能有两个端点。
LangChain学习笔记05——多模态开发与工具使用
最新发布
qq_63926557的博客
08-08 348
本文介绍了多模态集成开发与LCEL工具使用指南。在多模态开发部分，重点讲解了如何通过LangChain实现图文问答功能，包括图像向量化、文本嵌入和多模态融合，并提供了调用通义千问多模态API的完整代码示例。在LCEL工具部分，详细说明了工具调用、动态工具选择、组合工具流、错误处理和流式输出等核心功能，展示了如何通过管道符组合链式组件来构建复杂工作流。文章还提供了工具绑定的关键技巧和最佳实践建议，包括命名规范、类型提示和性能优化等内容。
Vue2博客项目笔记(完结)
2301_80165178的博客
08-06 440
【Vue组件通信与核心功能摘要】 组件通信：子组件通过$emit('load')触发父组件方法，父组件监听并执行对应逻辑 模板特性： ref="scroll"用于DOM引用（this.$refs.scroll） <slot>实现内容分发，父组件内容将插入子组件指定位置 滚动处理：通过documentElement.scrollTop获取滚动高度，兼容不同浏览器 数据操作：concat()合并数组实现分页加载 请求封装： 使用axios统一配置baseURL 接口返回数据格式为
请详细的讲讲关于Bigml里的超参数优化
03-30
- 启用Low-Cost模式：采用参数重要性指导的渐进式采样 3. **类别不平衡优化** ```json { "class_weight": { "type": "function", "formula": "1 / sqrt(class_frequency)" } } ``` --- **最新进展**：...
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