目標函數機器學習
【我們為什麼會挑選這篇文章】「機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數，這個函數被稱為「目標函數」，其中，我們一般把最小化的一類 ...,看了一些关于机器学习的资料，里面经常有提到目标函数、损失函数、代价函数等， ... 这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。 ,很有意思的问题，我们先来简单探讨下机器学习、目标函数、最小值这三个名词。 1. 机器学习. 在外行人看来，机器学习、神经网络、人工智能...等近几年涌现出的一批新 ... , 機器學習大部分的算法都有希望最大化/最小化一個函數/指標，這個函數被稱為「目標函數(Object… “機器/深度學習: 基礎介紹-損失函數(loss ..., 摘要： 「機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數，這個函數被稱為「目標函數」，其中，我們一般把最小化的一類函數，稱為「損失函數」。, 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让 ..., 目标函数和损失函数的区别损失函数：模型拟合的越好，损失应该越小； 目标函数：优化的目标，可以是“损失函数”或者“损失函数+正则项”，分为经验 ..., 机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念 ..., 為了完成某一目標，需要構造出一個「目標函數」來，然後讓該函數取極大值或極小值，從而得到機器學習算法的模型參數。
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