Публикации по теме cost-function

Публикации по теме 'cost-function'

Функции потерь в машинном обучении

Машинное обучение | Функции потерь | Регрессия | Классификация Функции потерь в машинном обучении Изучение наиболее распространенных функций потерь в машинном обучении Функции потерь играют жизненно важную роль в области машинного обучения, выступая в качестве руководства для моделей обучения и оптимизации их производительности. В основе каждого алгоритма обучения функции потерь измеряют разницу между прогнозируемыми выходными данными и фактическими. Будь то минимизация ошибки,..

Ридж и регрессия Лассо

способ решения проблемы переобучения Чтобы понять регрессию гребня и лассо, мы сначала должны повторить и освежить наше понимание того, что такое модель и что такое модель линейной регрессии (OLS). Что такое модель: Модель — это конструкция логики, позволяющая автоматизировать прогнозы. У нас может быть модель X , отправить ей любой вход I и получить выход O (прогноз). Input Data ----> Statistical Logic ----> Output Data (predictions) Резюме линейной регрессии:..

AI, ML, DL, Data Science

Оригинал статьи вы можете найти здесь =› https://www.nucleusbox.com/ai-vs-ml-vs-dl-vs-data-science/ Вокруг этой базовой концепции так много путаницы. Часто люди спрашивают меня, в чем реальная разница между этими терминами Al, ML, DL и Data Science. Каждый термин имеет очень важное значение. Но понимание основной разницы потребует больших усилий, чтобы поглотить разницу. Я могу просто написать определения для всех этих терминов, давайте проверим это. Но достаточно ли этого, чтобы..

Концепция линейной регрессии (часть 1)

Машинное обучение — это очень обширная область, часто, когда мы хотим начать изучать алгоритмы ML, первый алгоритм ML, с которого мы начинаем, — это линейная регрессия, многие онлайн-курсы по науке о данных и даже курсы для выпускников начинаются с линейной регрессии. Основная причина этого может заключаться в том, что LR — это один из таких алгоритмов машинного обучения, которому легко научить, но требуется мало времени, чтобы понять основную идею из-за сложной математики, связанной с..

Функция затрат Интуиция 2

Контурная диаграмма - это диаграмма, содержащая множество контурных линий. Линия контура функции двух переменных имеет постоянное значение во всех точках одной и той же линии. Пример такого графика приведен справа внизу. Взяв любой цвет и пройдя по «кругу», можно ожидать получения того же значения функции стоимости. Например, три зеленые точки на зеленой линии выше имеют одинаковое значение для J ( θ 0, θ 1) и в результате они находятся на одной линии. Обведенный x..

Логистическая регрессия - Оптимизация градиентного спуска - Часть 1

Классификация - важный аспект в приложении контролируемого машинного обучения. Из множества алгоритмов классификации, доступных в одном сегменте, логистическая регрессия полезна для проведения регрессионного анализа, когда целевая переменная (зависимая переменная) является дихотомической (двоичной). Например, учитывая набор функций (домен, возраст, пол, IP-адрес, браузер, campaign_id, ad_id и т. Д.), Задача логистического классификатора может заключаться в том, чтобы предсказать, будет ли..

Руководство по функциям стоимости

обзор наиболее часто используемых функций потерь в моделях регрессии и классификации Если вы новичок в области науки о данных, вы, вероятно, довольно часто будете сталкиваться с этой терминологией. Правильное использование и сочетание этих функций — вот что делает модель хорошей, поэтому давайте рассмотрим, что они означают и как они могут улучшить вашу модель! Введение Прежде чем мы углубимся в функции затрат, давайте представим два наиболее распространенных типа моделей:..