”误差函数“ 的搜索结果

     在深度学习中，损失函数（loss function）是指用来衡量模型预测结果与实际结果之间差异的函数。模型的目标是最小化损失函数，以此来提高模型的准确性和泛化能力。不同的任务和模型会使用不同的损失函数。

     最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0 ，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。 ...

     题目：一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后...题目：平方损失函数与交叉熵损失函数 https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/80224409 题目：分类与回归的区别 https://blog.csdn.net/u010...

     自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则，最小二乘(LS)准则、最大信噪比准则和统计检测准则等，其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。x(n)代表n时刻的输入信号...

     1. 人工神经网络（ANN）概述 1.1 人工神经网络的研究目的和意义 目的: (1)探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 (2)探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的...

     【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权）； 本博客的内容来自于：java常见面试考点（四十三）：...代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所..

     Pytorch的损失函数定义在torch.nn.functional下，可以直接使用。 Mean Squared Error(MSE)即均方误差，常用在数值型输出上: 其中θ是网络的参数，取决于使用的网络结构，例如如果只是普通的线性感知器，那么： ...

     蓝色点表示实际值,红色线段表示上下偏离的误差(相同误差0.6) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(1,10,20) dy=0.6 y=np.sin(x)*3 plt.errorbar(x,y,yerr=dy,fmt='o',ecolor='r',...

     通过单个感知机或者单层...可以直接使用梯度下降法需要计算损失函数的梯度，在没有隐含层的单层神经网络中，可以通过计算直接得到梯度。 在多层神经网络中，上一层的输出是下一层的输入，要在网络中的每一层计算损失函

     在我的上一篇博客给大家从原理上讲述了一下梯度下降法，在这一篇博文里，我就用python代码底层实现利用梯度下降法求解函数的最值问题。以二次函数为例，方便大家理解！ 首先我们需要自己创建一些数据： import numpy...

     这两个函数分别叫做误差函数与互补误差函数。通常在计算符合正态随机变量的概率时用到。 erf(x)=2π∫0xe−t2dterfc(x)=2π∫0inf⁡e−t2dt=1−erf(x) erf(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int^{x}_{0}e^{-t^2}dt \\ ...

     matlab的patch函数绘制误差填充图 1. 要求 误差区间半透明。 x=0:0.1:10; y1=sin(x)+0.2*rand(size(x)); y2=y1+3; y3=y1+1.5; patch([x,fliplr(x)],[y1 y2],'r','edgecolor','none'); alpha(0.2) hold on plot(x,y3,...

     机器学习中我们经常可以看见梯度下降这个名词，但是什么是梯度下降？梯度下降是用来干什么的？网上一大堆文章，看到最后也没看出个名堂出来，刚好今天...其中这句话中的某个函数是指：损失函数（cost/loss function），

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