代价函数（目标函数） cost function

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代价函数（成本函数）在机器学习中用于选取使模型预测误差最小的参数θ。通过线性回归等模型，结合训练集，定义并最小化Cost Function，例如在单变量线性回归中。梯度下降等方法帮助找到Cost Function的最小值，从而优化模型效果。深刻理解Cost Function对于后续的机器学习学习至关重要。

Cost Function

Cost Function的思想：选择合适的参数θ，使得使用此参数的估计模型（线性回归等）得到的估计结果和真实结果之间的误差最小。

假设训练集为(x,y),用hθ(x)来表示估计的模型,则


Cost function也可以描述为：


通过梯度下降等方法来寻找cost function的最小值，就可以确定参数θ，从而使得模型的效果最好。


例子：线性回归 （Linear regression with one viriable)

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代价函数 Cost Function
www6130911的博客
07-26 4363
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。 2、代价函数作用原理        对于回归问题，我们需要求出代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。       比如，对于下面的假设函数:        里面有θ0和θ1两个参数，参数的改变将会导致假设函数的变化，比如：        现实的例子中，数据会以很多点的形式给我们，...
代价函数、目标函数、损失函数
qq_41861406的博客
06-02 1335
Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？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。对于回归问题，我们需要求出代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。 比如，对于下面的假设函数: 里面有 θ0 和 θ1 两个参数，参数的改变将会导致假设函数的变化，比如：　现实的例子中，数据会以很多点的形式给我们，我们想要解决回归问题，就需要将这些点拟合成一条直线，找到最优的 θ0 和 θ
代价函数（损失函数）
LIU_fei_er的博客
05-04 2541
      模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，不知道的就用能量模型。因为一个系统稳定的过程就是能浪逐渐减小的过程。    代价函数说白了也就是通常建立的能量方程的一种，在机器学习中用来衡量预测值和真实值之间的误差，越小越好。一般来说一个函数有解析解和数值解，解析解就是我们数学上可以用公式算出来的解，数值解是一种近似解，在解析解不存在或者工程实现比较复杂的时候，用...
代价函数
justThinker的博客
10-19 5万+
一，什么是代价函数 我在网上找了很长时间代价函数的定义，但是准确定义并没有，我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。二，代价函数作用原理 对于回归问题，我们需要求出代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。比如，对于下面的假设函数: 里面有θ0和θ1两个参数，参数的改变将会导致假设函数的变化，比如： 现实的例子中，数据会以很多点的形式给我们，我们想要解决回归
（转载）机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别
weixin_33768481的博客
09-07 570
文章来源：https://www.zhihu.com/question/52398145 作者：zzanswer链接：https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公...
[AI算法][机器学习]：目标函数、损失函数以及代价函数
Bin_Dut的博客
02-18 5473
#机器学习基础（三） 文章目录4. 目标函数4.1 为什么要使用目标函数4.2 目标函数的作用原理4.3 为什么目标函数是负的4.4 常见的目标函数4.4.1 **二次代价函数（quadratic cost）**：4.4.2 **交叉熵代价函数（cross-entropy）**：4.4.3**对数似然代价函数（log-likelihood cost）**：5. 损失函数5.1 什么是损失函数5....
Ceres学习笔记建模篇001_代价函数基类CostFunction及其派生类SizedCostFunction介绍
wangchenxue的博客
12-29 2799
Ceres学习笔记建模篇001_代价函数基类CostFunction及其派生类SizedCostFunction介绍
机器学习（15）---代价函数、损失函数和目标函数详解
m0_62881487的博客
09-15 2812
代价函数：代价函数（Cost Function）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。它用于衡量模型在所有样本上的平均表现。代价函数通常包含一些正则化项以防止过拟合。在训练过程中，我们希望最小化代价函数。损失函数：损失函数（Loss Function）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。它用于衡量模型在每个单独样本上的表现。对于训练过程来说，我们希望所有样本上的损失函数之和最小。
假设函数 损失函数 代价函数 目标函数 与线性回归
vicky_white的博客
09-23 2741
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【机器学习】代价函数的几种误差以及代价函数的几个简单示例
ya的博客
07-24 1444
在机器学习中，代价函数（Cost Function）是一个评估模型性能的关键工具，它衡量了模型预测值与实际值之间的差异。代价函数通常用于监督学习，特别是在需要预测目标值的情况下，如回归问题或分类问题
Cost Function
BugMaker
10-21 552
1.Linear Cost Function: J(θ) = (1/2m) ∑( (m;i=1)(H_θ(xi) - yi)**2 ) 2.Logistic Regression Cost Function: Cost(H_θ(x), y) = { -log(H_θ(x)) if y = 1; -log(1 - H_θ(x)) if y = 0}
cost function
M_Stockholm的博客
02-19 609
我们可以使用cost function 去测量假设函数的精确度。假设函数用所有的通过输入的x得出的预测结果与实际的y值计算得到。函数表达式如下J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(y^i−yi)2=12m∑i=1m(hθ(xi)−yi)2这个函数也被叫做平方误差函数，不同的变量值对应不同的误差，所以我们期望选取最优的变量值，使得误差最小，从而使得预测值更加接近实际值。θθ1θ1下面用两个简单的例子加...
【数学基础】第二课：目标函数、损失函数、代价函数
qq_34222839的博客
02-15 703
其中，Jf为正则化项。上述式子中，yi​是真实值，fxi​是预测值，N是样本数。实际上，这些概念的定义并没有一个统一的说法，这里只是给出一种比较常见的定义。其实只要理解了背后的公式，可根据上下文语境自行判断，叫法并不重要。
【机器学习】代价函数，损失函数，目标函数区别
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lyl771857509的博客
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一：损失函数，代价函数，目标函数定义首先给出结论：损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。关于目标函数和...
代价函数（cost function）
m0_50127633的博客
04-11 3万+
文章目录1.什么是代价函数2. 代价函数的常见形式2.1 均方误差2.2交叉熵2.3神经网络中的代价函数3. 代价函数与参数4.代价函数与梯度4.1 线性回归模型的代价函数对参数的偏导数4.2 逻辑回归模型的代价函数对参数的偏导数 代价函数（有的地方也叫损失函数：Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟和时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。 1.什么是代价函数 假设有训练样本（x
代价函数的意义
xd1501013的博客
03-21 1541
我们来复习上一节的知识： 假设函数：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ​(x)=θ0​+θ1​x 参数：θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0​,θ1​ 代价函数：J(θ0,θ1)=12m∑i=1i=m(h(xi)−yi)2J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{i=m}(h(x^i)...
什么是代价函数
逸凌Time
10-07 2990
参考文章： 什么是代价函数？ 简单来说，代价指的就是预测值（估计值）与实际值之间的差，代价函数J就是让这个差趋于0，当代价函数J等于0的时候，这时候的预测值就和实际值是完全相等的，也就是说明此时我们已经对实际情况进行了完美的估计了。 代价函数也常常用在信道估计上。 ...
损失函数、代价函数与目标函数
lady_chen的博客
03-11 2344
损失函数、代价函数与目标函数
目标函数（损失函数，代价函数）
算法小白
01-06 3963
深度网络中的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与表示学习。 为防止模型过拟合或达到其他训练目标(如希望得到稀疏解),正则项通常作为对参数的约束也会加入目标函数中一起指导模型训练。 一、分类任务目标函数 （1）普通分类函数 交叉熵损失函数 合页损失函数 坡道损失函数——非凸损失函数，也常被称为“鲁棒损失函数” 特点：抗噪 这类损失函数的共同特点是...
代价函数是目标函数吗
最新发布
07-24
在机器学习和优化控制领域，**代价函数**（Cost Function）与**目标函数**（Objective Function）是密切相关的概念，但它们并不完全等同，具体区别主要体现在使用场景和定义范围上。 在模型训练过程中，**代价函数*...
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