Statystyki i duże zbiory danych cost-maximization

funkcja aktywacji tanh vs funkcja aktywacji sigmoidalnej

Funkcja aktywacji tanh to: t a n h ( x ) = 2 ⋅ σ( 2 x ) - 1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Gdzie , funkcja sigmoidalna jest zdefiniowana jako: σ ( x ) = e xσ( x )σ(x)\sigma(x) .σ( …

82 machine-learning neural-networks optimization cost-maximization

Dlaczego regresja liniowa wykorzystuje funkcję kosztu opartą na pionowej odległości między hipotezą a wejściowym punktem danych?

Powiedzmy, że mamy wejściowe (predyktor) i wyjściowe (odpowiedź) punkty danych A, B, C, D, E i chcemy dopasować linię przez te punkty. Jest to prosty problem do zilustrowania pytania, ale można go również rozszerzyć na większe wymiary. Opis problemu Bieżące najlepsze dopasowanie lub hipoteza jest reprezentowane przez czarną linię powyżej. …

14 regression linear fitting cost-maximization

Pytania otagowane jako cost-maximization