均方誤差代數函數小結

在機器學習中，線性迴歸、邏輯迴歸問題總是繞不開代價函數。本文將從代價函數的個人理解，均方誤差代數函數作用原理以及在線性迴歸問題中爲什麼選擇均方誤差代數函數闡述。 1、代價函數的理解： 代價函數：真實的值與預測的值之間的偏差，由於偏差有可能正有可能負，因此使用均方差來表示。代價函數的目的即用於找到最優解。 損失函數Loss Function：定義在單個樣本上，算的是一個樣本的誤差。 代價函數Cost

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