原文地址：https://www.cnblogs.com/Johnny-z6951/p/11201081.html 梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。下降的含义是代价函数的下降。算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以 ...
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2019-10-26 21:22:47
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交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。 1. 二次代价函数的不足 ANN的设计目的之 ...
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2019-10-07 11:14:50
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1、批量梯度下降 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： 对应的目标函数（代价函数）即为： （1）对目标函数求偏导： （2）每次迭代对参数进行更新： 优点： （1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。 （2）由全 ...
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2019-10-03 10:22:44
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Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？ 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的， ...
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2019-09-01 16:21:19
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为： 对应的代价函数为： 下图作为一个二维参数（，）组对应能量函数的可视化 ...
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2019-08-30 23:05:52
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前言 在PCL库中，精配准除了我们最常用的ICP算法以及相关的变形算法，如GICP算法外，另外还包含了NDT算法（正态分布变换），它不需要提供较好的初值，且速度比ICP算法更为快速。 当然，也会有着一定的缺陷：收敛域差、代价函数不连续等，NDT原理以及步骤等具体可查看 https://www.cnb ...
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2019-08-09 19:59:47
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Q1过拟合的问题 训练集表现良好，测试集表现差。鲁棒性差。以下是两个例子（一个是回归问题，一个是分类问题） 第一个图明显欠拟合，第三个图过度拟合，拟合函数复杂，虽然对于训练集具有很低的代价函数，但是应用到新样本的能力并不高，图二则是两者的均衡。 解决办法： （1）丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。 ...
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2019-07-28 19:48:04
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数学优化（Mathematical Optimization）问题，也叫最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。 数学优化问题的定义为：给定一个目标函数（也叫代价函数）f : A → R，寻找一个变量（也叫参数）x? ∈ D，使得对于所有D中的x，f(x?) ≤ ...
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2019-07-26 16:09:25
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一、梯度下降法 1、标准梯度下降法（GD） 公式：Wt+1=Wt?ηtΔJ(Wt) 其中，WtWt表示tt时刻的模型参数。 从表达式来看，模型参数的更新调整，与代价函数关于模型参数的梯度有关，即沿着梯度的方向不断减小模型参数，从而最小化代价函数。 基本策略可以理解为”在有限视距内寻找最快路径下山“， ...
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2019-06-27 11:02:21
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在许多线性回归问题中都可以选择最小二乘法作为代价函数，在之前的文章线性代数——最小二乘法和投影矩阵中讲到过，系数项是可以通过公式 x=(ATA)^-1*ATb 一次性求到的，然而大量的训练数据可能使得ATA没有逆，即便是利用伪逆，其计算量也会很大，所以才有了梯度下降来迭代系数的方法。 梯度下降法分许 ...
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2019-06-05 20:14:17
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