系列文章目录第四章 Python 机器学习入门之代价函数目录系列文章目录文章目录前言一、如何使用代价函数为模型找到最佳的参数1. 简化模型2.正常模型总结 前言前面我们学习了什么是代价函数，知道了代价函数的数学定义， 下面我们可以用一个例子来说明代价函数实际上是如何来计算的，也就是如何使用代价函数为我们的模型找到最佳的参数。一、如何使用代价函数为模型找到最佳的参数如果我们想用一条直线拟合训练数据，
四、SVM支持向量机1、代价函数在逻辑回归中，我们的代价为：其中：如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函数才会趋于最小（这正是我们想要的），所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样用代替最终得到的代价函数为：最后我们想要。之前我们逻辑回归中的代价函数为：可以认为这里的，只是表达形式问题，这里C的值越大，S
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2023-11-28 09:09:55
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二、逻辑回归1、代价函数可以将上式综合起来为：其中：为什么不用线性回归的代价函数表示呢？因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数的图像如下，即y=1时：可以看出，当趋于1，y=1，与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若趋于0，y=1，此时的代价cost值非常大，我们最终的目的是最小化代价值，同理的图像如下（y=0）：2、梯度同样对
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2023-11-28 00:54:37
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1.把算法的代价看作规模的函数之后，很容易看到一种必然出现的情况： 可能有一些算法，随着实例规模的增长，其时间（或空间）开销的增长非常快， 而另一些算法的开销函数随着规模增长而增长的比较慢，这两个函数关系称为算法的时间代价和空间代价。2.人们主要关注算法的最坏情况代价，有时也关注算法的平均代价，而算法的最乐观的估计基本上没有价值。3.对于算法的时间和空间性质，最重要的是其量级和趋势，这些是
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2023-08-17 23:25:30
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代价敏感的学习方法是机器学习领域中的一种新方法，它主要考虑在分类中，当不同的分类错误会导致不同的惩罚力度时如何训练分类器。
原创
2022-05-31 11:35:19
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# 代价敏感决策树 Python 实现
## 引言
在机器学习领域，决策树是一种常见而又强大的算法。而代价敏感决策树则是在标准决策树算法的基础上加入了代价敏感性的考量，以更好地适应不同类别的代价差异。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 来实现代价敏感决策树。
## 流程概述
下面是实现代价敏感决策树的整体流程，我们将按照这个流程一步一步地进行。
```mermaid
state
原创
2023-12-13 05:18:42
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如果发现Oracle在有索引的情况下而没有使用索引，这并不是Oracle的优化器出错。在有些情况下Oracle确实会选择全表扫描（Full Table Scan），而非索引扫描（Index Scan）。
比如：
1、表未做分析或者分析信息太老，导致 Oracle 判断失误。 分析前可能要读入1000个索引块,分析后可能只要读入100 个索引块. 2、根据表拥有的记录和数据块数，实际
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2023-10-16 13:51:31
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# 理解周志华代价曲线
在机器学习中，代价（损失）曲线是评估和优化模型性能的重要工具。通过代价曲线，我们可以更好地理解我们的模型在不同训练阶段的表现，并根据这些信息来调整我们的模型参数。本文将详细介绍如何实现周志华教授提出的机器学习代价曲线，并使用Python代码来演示实现过程。
## 一、整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
代价敏感学习初探 - 有偏损失函数设计
原创
2022-12-21 09:36:22
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上文详细介绍了P-R曲线与ROC曲线的性能评估方法，P-R曲线与ROC曲线是基于均等损失代价的模型性能评估方法，本文承接上文，详细介绍基于非均等损失代价的模型性能评估方法，并对已介绍的性能评估方法进行了总结。 2.4 代价敏...
原创
2021-08-31 17:51:30
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我为了创造你，得到你，走向你引领的高地，灵魂赋予神圣的使命和崇高的义务，对着一张槐树叶也能生出温馨的梦想，也因此有了日渐加沉的负重和艰难的步履。     我的心因为珍藏着对于你的秘密，灵魂的殿堂设下你的宝座，心灵倍感充实和饱满，恢复了童心，拥有了孩童般的天真和快乐，心灵没有了黑暗，没有暮鼓晨钟的恐慌，见到的事物都在太阳的照射下，布满了明媚和暖意，一切赋予全新的内
原创
2008-12-30 09:13:14
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想获得任何东西，都需要付出代价。问题在于代价的大、或小，在你真正行动之前，并不能确定。分布式系统做资源管理，是个麻烦事。两种策略：分布式管理、集中管理。分布式管理性能好，没有单点压力，但是实现困难，问题多，可能精读低；集中管理性能差，有单点压力，但是实现相对简单，并且精确度高。那么，我们应该选择哪种策略呢？集中管理，性能有多差？压力有多大？说不定并没有想象的大呢？为了精度，你愿意付出多大代价？在真
原创
2023-06-15 15:22:10
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1 最优分割法简介最有分割法是对有序样品的一种聚类方法。当样品是按顺序排列，在分类中不允许打破样品的顺序。即 ，对 个有序样品进行分割，就可能有 种划分方法，这每一种分法称为一种分割。在所有的这些分割中，找到一种分割法，这种分割法使得各段内样品之间的差异最小，而各段之间的差异最大。这种对 个样品分段并使组内离差平方和最小的分割方法，称为最优分割法。段内数值变化可用变差或者极差来表示，比如样品段 变
Description在很多情况下，天文观测得到的数据是一组包含很大数量的序列点图象，每一点用x值和y值定义。这就可能需要画一条通过这些点的最佳拟合曲线。为了避免只对个别数据分析，需要进行最佳曲线拟合。考虑N个数据点，它们的坐标是(X1,Y1)，(X2,Y2)…，(XN,YN)。假设这些值中的X是严格的精确值，Y的值是测量值(含有一些误差)。对于一个给定的X，如X1，对应的值Y1与曲线C上对应的Y
最近中纪委拍摄了一部警示纪录片“永远在路上”，引起一定的反响。观看评论中，对孙力的一 段话很感兴趣，文言尖锐并切中时弊，拿老百姓的话说，很接地气。我截取了一小部分，与大家共享。
一个水塘，死了几十条鱼，那是鱼本身的问题；如果死了成千上万条鱼，那就不是鱼的问题，一定是水出了问题。
一个国家，出了贪官刘青山、张子善，那是他们本身的问题，如果这个国家无官不贪，无官不腐，那就不是几个人的
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2017-05-19 15:05:55
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Q：为什么会提及关于代价函数的理解？A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均
http://blog..net/sd9110110/article/details/52863390 一，什么是代价函数 我在网上找了很长时间代价函数的定义，但是准确定义并没有，我理解的代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 二，代价函数作用原理 对于回归问题，我们需
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2017-12-12 14:24:00
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最近中纪委拍摄了一部警示纪录片“永远在路上”，引起一定的反响。观看评论中，对孙力的一 段话很感兴趣，文言尖锐并切中时弊，拿老百姓的话说，很接地气。我截取了一小部分，与大家共享。
一个水塘，死了几十条鱼，那是鱼本身的问题；如果死了成千上万条鱼，那就不是鱼的问题，一定是水出了问题。
一个国家，出了贪官刘青山、张子善，那是他们本身的问题，如果这个国家无官不贪，无官不腐，那就不是几个
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2017-05-03 12:45:12
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矩阵链乘最小代价先来聊聊思路，首先预备知识是矩阵的相乘，若暂时没学过，那得看看矩阵是如何做乘法的。假设我们已经知道矩阵是如何相乘的，那么然后我们可以从一个实例出发：有四个矩阵，为了偷懒我们给它们取名为：A1，A2，A3，A4。 其中：A1为4行5列的矩阵
A2为5行7列的矩阵
A3为7行3列的矩阵
A4为3行9列的矩阵我们有很多种做乘法的方式，例如：（（（A1A2）A3）A
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2024-01-08 14:27:26
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注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，在此做一个小结。 1. 什么是代价函数？假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h
