代价函数是什么意思啊？
编辑：自学文库
时间：2024年09月22日
它衡量了模型的预测结果与真实值之间所产生的误差或损失程度。
在监督学习中，我们通过最小化代价函数来找到最优的模型参数。
常见的代价函数有均方误差、交叉熵等。
以线性回归为例，代价函数常使用均方误差。
假设我们有一组观测值（x，y），其中x是特征向量，y是目标值。
线性回归的目标是找到最佳的参数向量w和截距b，使得预测值y_hat与真实值y之间的均方误差最小化。
代价函数的具体形式是：J(w,b) = Σ(y_hat - y)² / n，其中n是观测值的数量。
我们的目标是求解使代价函数最小化的参数w和b。
可以使用梯度下降等优化算法来找到最优解。
代价函数在训练过程中起到了重要的作用，它是评估模型性能的关键指标。
通过最小化代价函数，我们使模型能够更准确地拟合训练集数据，并且对未见过的数据具有更好的泛化能力。
选择合适的代价函数对于模型的训练和优化至关重要。