2020年1月19日
代价函数
摘要： 代价函数：又称损失函数，我的理解是用于更好地拟合样本，得到更合适模型的一个方法。 在线性回归中，假设函数为 hθ(x) = θ0 + θ1 * x ，其中θ0和θ1的变化会引起假设函数的变化，参数的选择决定了我们得到的直线相对于训练集的准确度。 为了让预测值和真实值的误差尽可能小和最小化θ0和θ1， 阅读全文
posted @ 2020-01-19 11:40 冯风风 阅读(1642) 评论(0) 推荐(0) 编辑