ML笔记——假设函数、代价函数

最新推荐文章于 2025-09-11 13:21:25 发布
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这篇博客探讨了如何选择合适的θ0和θ1，以使线性函数hθ(x)更接近训练数据的y值。通过数学表示，介绍了假设函数hθ(xi)=θ0+θ1xi，并提出了代价函数J(θ0,θ1)，用于量化hθ(xi)与yi之间的差异。求解代价函数的最小值是确定最佳参数θ0和θ1的关键。最后，博主分享了关于线性函数和代价函数直观理解的思考。" 112538368,10538917,Linux 4.4.220 NVMe驱动分析：PRP与BIO层数据流,"['NVMe驱动', 'PCIe', 'BIO层', '存储设备']

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对于如下的数据
这里写图片描述
选择合适的 θ0,θ1 θ 0 , θ 1 使得假设的线性函数 hθ(x) h θ ( x ) 接近与训练数据 (x,y) ( x , y ) 的 y y 值

数学表示

假设的线性函数:

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vicky_white的博客
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机器学习的概念以及机器学习中的假设函数、代价函数、目标函数
Ma Sizhou
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最新发布
gsghxbr的博客
09-11 1796
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机器学习--假设函数损失函数代价函数
A734021157的博客
05-10 695
在学习线性回归中，我们在初中学习的时候，一般设x,y二个离散的数据，用二维坐标系画出来的点如图： 我们先可以回忆一下什么叫回归： 回归： 1 把一系列的散点的数据用一条线段尽可能的拟合出来（二维是线段 三维是平面 高维那就是超平面） 2 这条曲线不仅仅可以拟合，在未来趋势上也会对未来数值x，进行预测y 如图为线性拟合的后的曲线: 那么假设函数是什么呢？ 我们由上图可以得到 : y = a*x + b 在假设函数中，我们知道的值为x和b，而a,b是未知的，所以我们会用 以下公式来代表我们预先假设出来的函
假设函数 (Hypothesis Function)
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Programming Languages PartA Week2学习笔记——SML基本语法
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Programming Languages PartA Week2学习笔记——SML基本语法 首先简单介绍使用的SML语言，参考维基百科： ML（Meta Language：元语言），是一个函数式、指令式的通用的编程语言，它著称于使用了多态的Hindley–Milner类型推论。ML能自动的指定多数表达式的类型，不要求显式的类型标注，而且能够确保类型安全，已经正式证明了有良好类型的ML程序不会导致运行时间类型错误。 ML提供了对函数实际参数的模式匹配、垃圾回收、指令式编程、传值调用和柯里化。它被大量的
周志华《机器学习》西瓜书笔记——更到第5章
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PRML读书笔记——概率分布
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本章主要介绍各种概率分布，包括伯努利分布、Beta分布、狄利克雷分布、高斯分布（重点）、指数族分布和非参数化方法估计的概率分布等
DeepLearning学习笔记——极大似然估计
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吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数
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逻辑回归： 我们知道，线性回归可以预测一个数值，但是这个数值的大小呢，不一定，然而对于分类问题，我们想要得到0或者1，怎么办？   拿这张图片的例子来说，我们想要预测这两类，可以明显的找到一条线性回归直线分开他们，但这时候我们不再需要什么预测数值，我们只想要0和1。假如现在我们找到了这条线，然后，线上方的红叉类元素带入直线方程后一定大于0；线下方的绿色圈圈元素带入直线方程
Python测试框架Hypothesis 常用函数、方法
captain
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Hypothesis 是一个基于属性的测试框架，提供了各种函数和方法来帮助生成测试数据、定义属性和执行测试。
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I'm zm
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We first set up a null hypothesis that describes the status，then state an alternative hypothesis. In the end, we either need to: reject the null hypothesis and accept the alternative hypoth
Machine Learning机器学习课堂笔记4(代价函数)
zhangmiao_147的专栏
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Trb201012的博客
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我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。在属性测试中，可以使用假设来限定输入数据的范围或属性。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
吴恩达机器学习（一）单变量线性回归（假设函数、代价函数、梯度下降）
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机器学习算法中的假设函数与损失函数以及梯度
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使用Hypothesis生成测试数据
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一、什么是Hypothesis Hypothesis 是python的一个高级测试库，它允许编写测试用例时参数化，然后生成使测试失败的简单易懂的测试呼叫，可以用更少的工作在代码中发现更多的bug。 二、环境准备 安装hypothesis包 py -3 -m pip install hypothesis 三、如何设计测试数据 待测试函数：def add(a,b): ...
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