代價函式：代價函式在機器學習中的每一種演算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函式的過程。、
1.定義：任何能夠衡量模型**出來的值h(θ)與真實值y之間的差異的函式都可以叫做代價函式c(θ)，如果有多個樣本，則可以將所有代價函式的取值求均值，記做j(θ)。因此很容易就可以得出以下關於代價函式的性質：
2.確立了模型h，之後就是確認引數θ。最終就是為了確立最好的模型。訓練引數的過程就是不斷改變θ，從而得到最小的j(θ)過程。當我們得到了代價函式最小的值時，就得到了最優的引數θ，記作：
例如，j(θ) = 0，表示我們的模型完美的擬合了觀察的資料，沒有任何誤差。
3.代價函式的常見形式：
機器學習之代價函式
代價函式又叫損失函式，用來度量f x 和y的誤差程度，記作l y，f x 常用代價函式 0 1損失函式，平方損失函式，絕對損失函式 對數損失函式。機器學習的目標是讓e l y，f x 最小。平均損失稱為經驗風險或經驗損失。經驗風險最小化 經驗風險模型最優。樣本容量較大時較好。例子 極大似然估計 需搞...
機器學習 代價函式
每對資料叫訓練樣本。我們用 x,y 表示乙個訓練樣本。x就是輸入變數 通俗的說就是x軸表示的變數 y就是目標變數，也就是我們要 的變數。給演算法一些資料集也就是訓練集，然後演算法會形成乙個函式h，我們稱它為假設函式，我們利用這個函式來 結果。單變數線性回歸方程 通俗的說就是一元一次線性方程,其中一些...
機器學習 假設函式損失函式代價函式
在學習線性回歸中，我們在初中學習的時候，一般設x,y二個離散的資料，用二維座標系畫出來的點如圖 我們先可以回憶一下什麼叫回歸 回歸 1 把一系列的散點的資料用一條線段盡可能的擬合出來 二維是線段 三維是平面 高維那就是超平面 2 這條曲線不僅僅可以擬合，在未來趨勢上也會對未來數值x，進行 y 如圖為...