論文閱讀+代價函數+激活函數

=================第一部分 代價函數==================== 代價函數=損失函數     在機器學習中的每一種算法中，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。 一、什麼是代價函數 假設有訓練樣本(x, y)，模型h，參數θ。h(θ) = θTx（θT表示θ的轉置）。

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