机器学习(吴恩达老师笔记)-------代价函数之平方误差函数01

最新推荐文章于 2024-04-09 23:46:24 发布
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#机器学习 #人工智能

博客围绕机器学习和人工智能展开，但具体内容缺失。机器学习和人工智能是信息技术热门领域，在众多场景有广泛应用。

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浅谈平方和误差函数
qq_24102363的博客
04-19 9429
线性回归，误差函数是平方和函数，神经网络中也会选用平方和误差函数，但是为什么误差函数是平方和，而不是绝对值、三次函数或者其他的形式呢？这个问题，有多个角度可以阐释。 1、从概率的角度       不管是线性回归，还是神经网络或者其他算法，我们可以假设实际的(理想的)模型是F(x)。在实际任务中，我们将从数据集{(Xi,Yi)}，i = 1,2.......,n,中学习出一个模型f(x)。数据集
精选资源
COURSERA 吴恩达老师机器学习课程笔记-机器学习笔记-[机器学习与推荐算法].pdf
09-03
在吴恩达老师的COURSERA机器学习课程中，他深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和核心算法。课程笔记涵盖了从机器学习的介绍到具体模型的实现，如单变量和多变量线性回归。以下是这些知识点的详细解释： 1. **机器...
代价函数
热门推荐
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
机器学习(吴恩达老师笔记)-------代价函数之平方误差函数02
data_curd的博客
12-10 297
机器学习（吴恩达）-2 解决回归问题最常用函数：平方误差代价函数——学习笔记
Rhiney_97的博客
03-17 2918
我们通过一个预测房价的例子，来给出解决回归问题的一种常用算法函数：平方误差代价函数。（回归问题属于监督学习） 预测房价的例子如下： 已有大量的已知数据（房子大小，房价），将房子大小作为x轴数据，对应的房价作为y轴数据，根据这些数据，来推测出某一房子大小所对应的房价可能是多少？。 如何通过已给出的大量数据来推测出某房子大小对应的房价？ 通过已给出的训练集（即大量已知数据），加上一个学习算...
几种代价函数
小三的学习园地
08-02 6477
SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和 SSD（Sum of Squared Difference）=SSE（Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD（Mean
吴恩达-机器学习个人笔记
最新发布
02-07
吴恩达教授的机器学习课程是人工智能教育领域的里程碑，它不仅广受学术界的认可，也受到了工业界的高度重视。该课程的深度和广度使之成为理解机器学习原理和应用的绝佳途径。课程内容从基础理论到前沿应用均有涉及，...
吴恩达机器学习笔记-人工智能机器学习算法入门笔记
01-26
【机器学习基础介绍】 机器学习是人工智能的一个分支，它的核心目标是使计算机系统通过学习数据，而不是被显式地编程，来改善其执行任务的能力。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等主要类型。 ...
吴恩达-机器学习-个人笔记完整版
12-15
这份"吴恩达-机器学习-个人笔记完整版"包含了该课程的主要知识点，以及作者对这些知识的理解和补充，对于想要深入学习或复习机器学习的人来说是一份宝贵的资源。 首先，笔记可能从机器学习的基本概念开始，如监督...
吴恩达机器学习个人笔记-黄海广-完整版
01-25
黄海广的这份笔记为机器学习的初学者提供了一个十分有用的参考资源，已经帮助超过10万名学习者成功学习吴恩达的机器学习课程。 通过学习这些内容，不仅可以掌握机器学习的理论基础，还能学会如何应用机器学习技术...
平方误差代价函数
qq_52246120的博客
10-12 208
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平方误差函数
2301_79983190的博客
04-09 655
关于线性回归里平方误差函数的由来。
平房误差函数_平方误差函数（square error function)与平方损失函数(square loss function)...
weixin_39900180的博客
12-24 2410
平方误差函数(square error function)与平方损失函数(square loss function)06 Nov 2013看《PRML》一段时间后，消除了很多统计疑惑。误差函数和损失函数就是其中之一。这两个家伙，形式蛮像的，都是平方和的形式，而且都是求极小值点。那么，它们的区别在哪呢？误差函数用于参数估计，损失函数用于预测从功能上说，误差函数和损失函数就不一样。误差函数是用来做估计...
平方和误差函数--代价函数（机器学习）
xd1501013的博客
03-21 1万+
文章目录引入选择的依据平均平方和误差代价函数的定义 线性回归有一个训练集，我们选择了线性回归，那么要如何选择合适的参量使得我们的预测更为准确呢？？ 引入 选择的依据 我们知道了现有的数据是准确的，那么预测就要以现有的数据为根基，尽量的贴合现有的数据，使得差距最小，怎么衡量这个差距呢？？？我们把∑i=1i=m(h(xi)−yi)2\sum_{i=1}^{i=m}(h(x^i)-y^i)^2i=1∑...
选用误差函数为平方和的概率解释
m0_37876745的博客
05-17 1224
假设根据特征的预测结果与实际结果有误差∈ (
代价函数（Cost Function）
qq_45833373的博客
07-13 524
我们之所以要求出误差的平方和，是因为误差平方代价函数，对于大多数问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。还有其他的代价函数也能很好地发挥作用，但是平方误差代价函数可能是解决回归问题最常用的手段了。我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距（下图中蓝线所指）就是建模误差（modeling error）【也就是y减去y。通过不断更改斜率和截距的值，以此获得代价函数的值，我们绘制一个等高线图，三个坐标分别为。，便是直线的斜率和在y轴上的截距。
Machine Learning机器学习课堂笔记4(代价函数)
zhangmiao_147的专栏
11-11 2321
CostFunction-Intuition1 接下来我们将定义代价函数的概念，这有助于我们弄清楚如何把最有可能的直线与我们的数据相拟合。 再次使用我们在线性回归中的例子，M代表了训练样本的数量（比如M=47）,而我们的假设函数，也就是用来进行预测的函数，是一个线性函数的形式，θi被称为模型参数， 选择不同的参数θ0、θ1，会得到不同的假设、不同的假设函数 选择第二个答案。
关于代价函数的理解
小太阳~
03-30 4704
假设拟合直线为，代价函数（cost function）记为则代价函数： 为什么代价函数是这个呢？首先思考：什么是代价？ 简单理解代价就是预测值和实际值之间的差距，那对于多个样本来说，就是差距之和。如果我们直接使用 ，这个公式看起来就是表示假设值和实际值只差，再将每一个样本的这个差值加起来不就是代价了吗，但是想一下，如果使用这个公式，那么就单个样本而言，代价有正有负，全部样本的代价加起来有可能正负
斯坦福大学2014机器学习教程笔记-吴恩达
"这是一份由黄海广编写的关于吴恩达机器学习课程的个人笔记，完整且最新的版本，可以在黄海广的博客中找到更新。笔记详细记录了斯坦福大学2014年的机器学习课程内容，包括监督学习、无监督学习以及最佳实践等多个...
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