代价函数

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:
这里写图片描述

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:
这里写图片描述

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θ1来使这条直线更能代表所有数据。
这里写图片描述

而如何找到最优解呢,这就需要使用代价函数来求解了,以平方误差代价函数为例。
从最简单的单一参数来看,假设函数为:
这里写图片描述

平方误差代价函数的主要思想就是将实际数据给出的值与我们拟合出的线的对应值做差,这样就能求出我们拟合出的直线与实际的差距了。

这里写图片描述

而在前面乘以1/2,是因为后面求导会有2,为了简便计算。这样,就产生了代价函数:
这里写图片描述

而最优解即为代价函数的最小值,根据以上公式多次计算可得到
代价函数的图像:
这里写图片描述

可以看到该代价函数的确有最小值,这里恰好是横坐标为1的时候。

如果更多参数的话,就会更为复杂,两个参数的时候就已经是三维图像了:
这里写图片描述

高度即为代价函数的值,可以看到它仍然有着最小值的,而到达更多的参数的时候就无法像这样可视化了,但是原理都是相似的。
因此,对于回归问题,我们就可以归结为得到代价函数的最小值:
这里写图片描述


这是我在学习ng的机器学习课程的基础上,经过自己的一些思考,写下学习笔记,重点是对于一些细节的思考和逻辑的理清。
以上很多都是个人见解,如果有不对的地方还请大家指点。

### 代价函数的定义 在机器学习中,代价函数(Cost Function)是一个用于衡量模型预测值与实际值之间差异的函数。它通过量化模型预测错误的程度来评估模型性能[^1]。具体而言,代价函数定义在整个训练集上,表示所有样本误差的平均值,即损失函数的平均值[^3]。 例如,在线性回归问题中,常用的代价函数是均方误差(Mean Squared Error, MSE),其公式如下: ```python def mean_squared_error(y_true, y_pred): return ((y_true - y_pred) ** 2).mean() ``` 这里的 `y_true` 表示真实值,`y_pred` 表示预测值,通过计算两者差值的平方并取平均值得到代价函数的值。 --- ### 代价函数的作用 #### 1. 评估模型性能 代价函数的主要作用之一是量化模型在训练数据上的表现。一个较小的代价函数值通常意味着模型能够更准确地预测数据[^4]。通过计算代价函数的值,可以直观地了解模型当前的预测能力。 #### 2. 指导参数调整 在机器学习的训练过程中,目标是找到一组参数 \(\theta\),使得代价函数 \(J(\theta)\) 的值最小。这通常通过优化算法(如梯度下降法)实现,该算法会不断地调整参数以减小代价函数的值[^4]。例如,梯度下降法的核心思想是沿着代价函数的负梯度方向更新参数,从而逐步逼近最优解。 以下是一个简单的梯度下降实现: ```python def gradient_descent(X, y, theta, learning_rate, iterations): m = len(y) for _ in range(iterations): predictions = X.dot(theta) errors = predictions - y gradient = X.T.dot(errors) / m theta -= learning_rate * gradient return theta ``` #### 3. 防止过拟合与欠拟合 通过选择合适的代价函数和正则化项,可以在一定程度上防止模型过拟合或欠拟合训练数据。例如,在代价函数中加入正则化项可以帮助控制模型的复杂度,从而避免过拟合[^4]。正则化项通常以 L1 或 L2 范数的形式添加到目标函数中。 以下是带有 L2 正则化的代价函数示例: ```python def regularized_cost_function(y_true, y_pred, theta, lambda_): mse = ((y_true - y_pred) ** 2).mean() regularization_term = (lambda_ / (2 * len(theta))) * np.sum(theta**2) return mse + regularization_term ``` --- ###
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