機器學習--代價函數

一、代價函數概述 機器學習的模型分爲能量模型和概率模型，知道概率分佈的可以直接用概率模型進行建模，比如貝葉斯分類器，不知道的就用能量模型，比如支持向量機。因爲一個系統穩定的過程就是能量逐漸減小的過程。 簡單理解，代價函數也就是通常建立的能量方程的一種，在機器學習中用來衡量預測值和真實值之間的誤差，越小越好。一般來說一個函數有解析解和數值解，解析解就是我們數學上可以用公式算出來的解，數值解是一種近似

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