【ai入门】如何处理误差？回归分析、代价函数详解及其简单的编程实现

最新推荐文章于 2024-12-24 15:22:10 发布

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#人工智能 #回归 #python

本文介绍了如何通过方差代价函数处理误差问题，特别是平方误差的优势和计算均方误差的过程。通过正规方程探讨了如何找到全局最小误差对应的参数，并通过编程实例展示了拟合数据和计算最小误差的方法。重点讲解了正规方程求解和大规模数据下的优化策略。

方差代价函数

引入

如何处理误差？

如果是单纯的相减，算总体误差时有可能出现正负相消的情况

绝对差：误差的绝对值。不方便
平方误差：差值取平方即可

当x=a时

e=(y(a)-wa)^2，ae是关于w的一元二次函数

全局误差就是将每点的误差求平均，所以全局误差e也是w的一元二次函数。它描述了当w取不同值时误差的大小。

对于一组数据xi，yi：

称e为均方误差

所以我们要让机器自己寻找抛物线的最低点

正规方程

直接求最低点w=b/2a，带入公式化简得：

但如果数据量庞大，这种方式显然不合适

编程实现

获取数据、绘制散点图

x, y = dataset.get_beans(100)
plt<

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