吴恩达机器学习专项课程 | 代价函数公式

吴恩达机器学习专项课程中详细讨论了如何定义成本函数,这是线性回归中的关键步骤。成本函数衡量了模型预测与真实目标之间的差异,并帮助我们找到最优的模型参数。

在线性回归中,我们使用的模型是一个线性函数,形式为 f(x) = wx + b,其中 w 和 b 是我们需要确定的参数。我们的目标是找到一组 w 和 b 的值,使得模型对训练数据的预测尽可能接近真实的目标值。

为了实现这个目标,我们构建了一个成本函数,通常称为平方误差成本函数。这个函数计算了每个训练样本的预测值与实际目标值之间的差距,并取这些差距的平方和。通过最小化这个成本函数,我们可以找到最优的 w 和 b 的值。

最小化成本函数的过程通常使用梯度下降等优化算法来实现。这些算法通过迭代地调整 w 和 b 的值,逐渐减小成本函数的值,直到找到一个局部最小值或全局最小值。

一旦我们找到了最优的 w 和 b 的值,我们就可以使用模型 f(x) = wx + b 对新的数据进行预测了。这个模型现在已经学习到了训练数据中的规律,并可以应用于未见过的数据。

总结起来,线性回归的关键步骤包括定义模型、构建成本函数和使用优化算法来找到最优的模型参数。通过这个过程,我们可以利用监督学习从数据中提取有用的信息,并构建出能够解决实际问题的模型。

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