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    代价函数是什么

    的搜索结果
  • Machine Learning笔记——单变量线性回归

    学习者:阳光罗诺 来源:吴恩达 机器学习课程 在监督学习的问题中,预测房价属于一个例子对于一个监督学习,就需要有相对应的训练数据集,训练集(Training Set):主要用于建立模型在机器学习中,样本一般分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集...

    文章 Soler索莱尔HO 2018-11-27 976浏览量

  • 机器学习之——归一化线性回归与归一化逻辑回归

    之前的博客里,跟大家分享了归一化(Regularization)的概念:保留所有的特征,但是减小参数的大小(Magnitude)。 这一次捏,跟大家讨论讨论,归一化线性回归模型和归一化逻辑回归模型。 首先跟大家明确一件事,为什么有些机器学习的模型需要用到归一化这个方法呢?答案有两条: 归一化能...

    文章 郭家少爷 2016-04-29 4221浏览量

  • 吴恩达《机器学习》课程总结(12)支持向量机

    12.1目标优化 (1)以下是逻辑回归以及单个样本的代价函数 (2)首先将使用上图中紫色的线(称为cost1或者cost0)的代替曲线,然后将样本数m去掉,最后将C代替1/λ(可以这么理解,但不完全是),从而实现逻辑回归的代价函数到SVM的转换。 (3)SVM的输出将不再是逻辑回归的概率,而...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-03 1791浏览量

  • 程序员面试宝典——面向对象总结

    1 structure和class的区别? structure和class的唯一区别就是默认的访问控制不同,structure默认是public,class默认是Private;structure也可以有构造函数、析构函数、成员函数等。   2 继承体系中为什么将析构函数声明为虚函数? 当你可能通...

    文章 指尖的舞曲 2015-03-04 611浏览量

  • 机器学习之——判定边界和逻辑回归模型的代价函数

    判定边界(Decision Boundary) 上一次我们讨论了一个新的模型——逻辑回归模型(Logistic Regression),在逻辑回归中,我们预测: 当hø大于等于0.5时,预测y=1当hø小于0.5时࿰...

    文章 郭家少爷 2016-04-25 2270浏览量

  • 干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?

    二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢,而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。 今天,我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响?(可以参考英文文献:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/inde...

    文章 行者武松 2018-03-05 1426浏览量

  • 【总结整理】【路径规划】- 浅谈路径规划算法

    0 序 本文将从两个大块浅谈一下路径规划算法,第一部分是规划算法本身,第二部分是地图。---- howe 1 前言   移动一个简单的物体(object)看起来很容易,而路径搜索却比较复杂。那为什么涉及到路径搜索就产生麻烦了呢?考虑以下情况: 我们的任务是:一个物体(unit)最初位于地图的底端并...

    文章 1348151860605991 2020-06-15 865浏览量

  • 逻辑回归与正则化

    1、逻辑回归 其实逻辑回归是从线性回归演化而来的(逻辑回归虽然有回归两字,但其实是做分类任务)。就举吴恩达的肿瘤预测为例,假如肿瘤是这样分布的,横轴为肿瘤大小,纵轴为是否是肿瘤(0或1),那么将样本点画在图上 当时,预测。 当时,预测。 这里有一点我要讲明白,根据函数图像,为1的点几...

    文章 woooow 2018-08-23 512浏览量

  • C++ inline 函数

    C++ inline 函数 (一)inline函数(摘自C++ Primer的第三版) inline int min(int first, int secend) {/****/}; inline 函数对编译器而言必须是可见的,以便它能够在调用点内展开该函数。与非inline函数...

    文章 hopegrace 2013-04-06 688浏览量

  • 用Python 进行深度学习

    人脑模拟     深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元,它们之间有数万个连接。很多情况下,深度学习算法和人脑相似,因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元(神经元),这些编译单元(神经元)在独立的情况下都不太智能,但是当...

    文章 【方向】 2018-09-15 3996浏览量

  • 机器学习:用初等数学解读逻辑回归

    为了降低理解难度,本文试图用最基础的初等数学来解读逻辑回归,少用公式,多用图形来直观解释推导公式的现实意义,希望使读者能够对逻辑回归有更直观的理解。 “逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它: 空间中有两群点,一群是圆点“〇”,一群是叉点“X”...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1027浏览量

  • C语言中宏与内联函数解析

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhaobryant/article/details/42010859 一、宏macro 为什么要使用宏呢?...

    文章 adoryn 2014-12-18 681浏览量

  • 《高阶Perl》——3.6 CAVEATS

    3.6 CAVEATS (这是拉丁文的“警告”。) 显然,记忆术不适合所有的性能问题。它甚至不适合所有的函数。有几类函数就不应该带记忆。 3.6.1 返回值不依赖参数的函数 记忆术最适合那些返回值只依赖它们的参数的函数。想象一下使时间函数带记忆的愚蠢:第一次你调用它,你将得到时刻,随后的调用将会返...

    文章 华章计算机 2017-08-01 888浏览量

  • C/C++中inline用法详解

    (一)inline函数(摘自C++ Primer的第三版)       在函数声明或定义中函数返回类型前加上关键字inline即把min()指定为内联。       inline int min(int first, int secend) {/****/};         inline函数对编...

    文章 angel_kitty 2017-04-25 797浏览量

  • 机器学习之正则化图文讲解

    1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说...

    文章 傲海 2017-09-15 1212浏览量

  • 《Arduino家居安全系统构建实战》——1.7 我们学到了什么

    本节书摘来异步社区《机器学习项目开发实战》一书中的第1章,第1.7节,作者:【美】Mathias Brandewinder(马蒂亚斯·布兰德温德尔),更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.7 我们学到了什么 我们在本章中介绍了许多基础知识!在机器学习方面,你现在已经熟悉了一些关键...

    文章 异步社区 2017-05-02 1222浏览量

  • 线性回归机器学习算法介绍

    在解释什么是线性回归之前,我们先举个例子! 假设我们已知m个样本,样本里有n个特征x,和对应的输出y。表达式如下: 现在出现了一个新的数据集 需要预测它对应的输出y是多少。 首先我们需要知道的是,如果输出y是连续的,则是回归问题,否则是分类问题。如果是分类问题,那我们应该对前面的m个样本拟合,...

    文章 技术小能手 2019-01-09 2364浏览量

  • C++ 内联inline

    原文链接:http://www.cnblogs.com/berry/articles/1582702.html inline函数(摘自C++ Primer的第三版) 在函数声明或定义中函数返回类型前加上关键字inline即把函数指定为内联。       inline int min(int...

    文章 动感小前端 2014-05-18 980浏览量

  • 宏与内联函数

    第一部分:宏     为什么要使用宏呢?     因为函数的调用必须要将程序执行的顺序转移到函数所存放在内存中的某个地址,将函数的程序内容执行完后,再返回到转去执行该函数前的地方。这种转移操作要求在转去执行前要保存现场并记忆执行的地址,转回后要恢复现场,并按原来保存地址继续执行。因此,函数调用要有...

    文章 adoryn 2014-12-18 1235浏览量

  • PHP常见面试题大全

    php中传值与传引用的区别?什么时候传值什么时候传引用? 按值传递:函数内对值的任何改变在函数外部都会被忽略 引用传递:函数内对值的任何改变在函数外部也能反映出这些修改 应用场景:按值传递时,php必须复制值,而按引用传递则不需要复制值,故引用传递一般用于大字符串或对象。 说几个你知道的设计模...

    文章 php码农 2016-03-04 5597浏览量

  • 神经网络和数学之间的联系在哪里?看完你就明白

    在我们了解过神经网络的人中,都了解神经网络一个有很常见的训练方法,BP 训练算法。通过 BP 算法,我们可以不断的训练网络,最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数,最终训练好的网络它既能在训练集上表现好,也能在测试集上表现不错! 那么 BP 算法具体是什么呢?为什么通过 BP 算法,我们...

    文章 玄学酱 2017-08-23 1332浏览量

  • Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

    目录:  ●  神经网络前言 ●  神经网络 ●  感知机模型 ●  多层神经网络 ●  激活函数 ●  Logistic函数 ●  Tanh函数 ●  ReLu函数 ●  损失函数和输出单元 ●  损失函数的选择 ●  均方误差损失函数 ●  交叉熵损失函数 ●  输出单元的选择 ●  线性单...

    文章 技术小能手 2018-11-02 2251浏览量

  • C++ inline 函数

    (一)inline函数(摘自C++ Primer的第三版) 在函数声明或定义中函数返回类型前加上关键字inline即把min()指定为内联。       inline int min(int first, int secend) {/****/};       inline 函数对编译器而言必须是...

    文章 指尖的舞曲 2014-11-07 668浏览量

  • [机器学习Lesson4]多元线性回归

    1. 多元线性回归定义 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 我们现在介绍方程的符号,我们...

    文章 mantoudev 2018-04-18 972浏览量

  • 单变量线性回归原理解析

    Linear Regression with one Variable(单变量线性回归) Model and Cost Function(模型和损失函数) 给出一个房价预测的例子,x轴是房子的大小,y轴是房子的价格,图中标注了一些房子作为数据集,而这些点被称为标注数据(labeled data)...

    文章 浩哥001 2017-06-27 4154浏览量

  • SQL SERVER中用户定义标量函数(scalar user defined function)的性能问题

    原文:SQL SERVER中用户定义标量函数(scalar user defined function)的性能问题 用户定义函数(UDF)分类       SQL SERVER中的用户定义函数(User Defined Functions 简称UDF)分为标量函数(Scalar-Valued ...

    文章 杰克.陈 2018-08-03 755浏览量

  • SQL SERVER中用户定义标量函数(scalar user defined function)的性能问题

    用户定义函数(UDF)分类       SQL SERVER中的用户定义函数(User Defined Functions 简称UDF)分为标量函数(Scalar-Valued Function)和表值函数(Table-Valued Function)。其中表值函数又分为Inline ta...

    文章 潇湘隐者 2016-04-27 2500浏览量

  • 虚析构函数、虚函数结合考题变种

    虚析构函数、虚函数结合考题变种 1、[Effective C++原则07]:为多态基类声明virtual 析构函数。 class CSimpleClass { public: CSimpleClass(){ cout << "CSimpleClass" <<endl; } ...

    文章 开发者社区 2019-07-12 107浏览量

  • 2、再论与Static相关的问题

    一、相关文章 1、C++中static的含义及名字控制 http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/39954227201031775648201/ C/C++中,static有两层含义:在固定的地址上进行存储分配,也就是说对象是在一个特殊的静...

    文章 hopegrace 2010-07-29 668浏览量

  • [机器学习Lesson3] 梯度下降算法

    1. Gradient Descent(梯度下降) 梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。 1.1 线性回归问题应用 我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01): Outline 对θ0,θ...

    文章 mantoudev 2018-04-09 1026浏览量

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