两分钟快速理解成本函数（cost function）

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#机器学习 #人工智能 #深度学习

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帮助我们找到最佳参数，其目标是最小化该函数值。文章还提供了成本函数的图形表示，有助于直观理解。

对成本函数（cost function）的理解

成本函数是用以衡量假设函数h(x)准确性的工具。
直接上公式，
成本函数的计算
是不是有种熟悉感，最小二乘法，没错，对比理解一下就好了。该函数也被称为“平方误差函数”或“均方误差”。如下所示：
在这里插入图片描述
因此，我们应尽量减少成本函数，使散射点与该线的平均垂直垂直距离最小。
最后附上成本函数的图片：
在这里插入图片描述
上图是成本函数J(θ1)与单个变量的关系，显然我们取其最小值，当θ1=1时。
在这里插入图片描述
上图是成本函数J(θ0,θ1)与两个变量的关系，当然我们也可以得到一个最小值。（多维变量也是一样，只是不能直观表示）
（图片素材来自吴恩达机器学习课程）

ccostfuncn.rar_cost calculation_cost function
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