机器学习中的目标函数总结 / 开普饭

像下山一样,找到损失函数的最低点. 毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术.所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事. 为了能够理解神经网络是如何进行学习的,让我们先看看下面的图 ...

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在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向 ...

ML之LF:机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介.损失函数/代价函数/目标函数之间区别.案例应用之详细攻略损失函数的简介损失函数,又称目标函数,或误差函数,用来度量网络实际输出与期望输出之 ...

解析: 本题解析来源:@jasonfreak,链接:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 ...

导言对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习.无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题.因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位.在这篇文章中,小编将对机器学习中所 ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :AI科技评论踩过坑才知道哪些路不可行,有时候犯错误也能帮助我们变得更加专业. 数据科学家Archy de Berker 在本文中详述了他和周围同伴在机器学 ...

重磅干货,第一时间送达选自 | towardsdatascience 参与 | Geek AI.Chita 本文经机器之心授权转载,禁二次转载在 Kaggle 及其它机器学习任务中,集成方法非常流 ...

得益于覆盖各种需求的第三方库,Python在今天已经成为了研究机器学习的主流工具.不过由于其解释型语言的特性,在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距.特别是当训练数据集非常庞大时,很多时候处理数据 ...

假设有如下未知的曲线(用虚线画出表示我们并不真正清楚该曲线的具体方程),因为未知,所以下面称为"上帝曲线".在"上帝曲线"的附近会产生一些随机数据,这就是之后要 ...

在之前写的上百篇机器学习博客中,不时会使用矩阵向量求导的方法来简化公式推演,但是并没有系统性的进行过讲解,因此让很多朋友迷惑矩阵向量求导的具体过程为什么会是这样的.这里准备用几篇博文来讨论下机器学习中 ...

机器学习中的目标函数总结