machine learning之代價函式

2022-03-12 09:00:56 字數 531 閱讀 7264

cost function: 找出最有可能的直線和資料擬合 ≈ 平方誤差函式

hypothesis:

\[h_θ(x) = \theta_0 + \theta_1x

\]\[\theta_i 稱為模型引數

\]\[idea: \theta_0, \theta_1以便 h_\theta(x) 接近訓練例項(x,y)

\]parameters:

\[要求的值:\theta0,\theta1

\]cost function(也稱平方誤差函式)):

\[j(θ_0,θ_1)=\frac\sum_^m(h_\theta(x^)−y^)^2

\]平方誤差代價函式是解決回歸問題最常用的手段-(房價**)

\[\frac 是為了減小平均誤差(**值和真實值的差的平方和),m代表樣本容量,\frac作為係數為了求導後可以約掉

\]目標:

\[minimize(θ_0,θ_1) j(\theta_0,\theta_1)

\]

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