機器學習中的代價函數

注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因爲訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數後面的。在學習相關算法的過程中，對代價函數的理解也在不斷的加深，在此做一個小結。   什麼是代價函數？ 假設有訓練樣本(x, y)，模型爲h，參數爲θ。h(θ) =

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