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。θ
下面用两个简单的例子加以说明:
Intuition 1
When θ1=1, we get a slope of 1 which goes through every single data point in our model. Conversely, when θ1=0.5
由此图可大致了解cost function 的基本含义。
θ1
本文介绍了成本函数的概念及其在评估假设函数准确性中的应用。成本函数通过计算预测值与实际值之间的差距来衡量模型的表现,并通过调整参数使该差距尽可能小。

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