資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：類函數(shù)凸函數(shù)凹函數(shù)其他類別函數(shù)函數(shù)性質(zhì)凸函數(shù)凸函數(shù)的任何極小值也是最小值。嚴格凸函數(shù)最多有一個最小值。凹函數(shù)凹函數(shù)的任何極大值也是最大值。
3類函數(shù)
凸函數(shù)
凹函數(shù)
其他類別函數(shù)
凸函數(shù)：凸函數(shù)的任何極小值也是最小值。嚴格凸函數(shù)最多有一個最小值。
凹函數(shù)：凹函數(shù)的任何極大值也是最大值。嚴格凹函數(shù)最多有一個最大值。
非凹凸函數(shù)：有多個極大極小值，只有局部最優(yōu)解
機器學習的任務(wù)可以理解成下圖：從一堆輸入，經(jīng)過處理，得到想要的輸出
這個機器學習任務(wù)流程，可以抽象成函數(shù)：y=f(x)，x為輸入，y為理想的輸出
于是乎，機器學習就可以看作是求函數(shù)y=f(x)的最優(yōu)解了
所謂的損失函數(shù)，就是用來衡量預(yù)測值和實際值之間的誤差
我們的目標就是，找到使損失函數(shù)達到最小值時候的參數(shù)
判斷機器學習是否執(zhí)行得好，有以下2個目標：
-- 使訓練錯誤率盡可能低（可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，函數(shù)逼近的方法）
-- 使訓練錯誤率與測試錯誤率的差距盡可能?。梢杂谜齽t化的方法）
欠擬合：訓練錯誤率比較高
過擬合：測試錯誤率與訓練錯誤率差距比較大
我們的目標是，找到使損失函數(shù)達到最小值時候的參數(shù)
此時，我們可以對損失函數(shù)進行求導（導數(shù)也成為梯度），尋找極值，常用的方法有：隨機梯度下降（SGD）
訓練就是不斷尋找使損失函數(shù)達到最小值時候的參數(shù)的過程，因為一般的函數(shù)具有多個局部最優(yōu)解
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摘要：類函數(shù)凸函數(shù)凹函數(shù)其他類別函數(shù)函數(shù)性質(zhì)凸函數(shù)凸函數(shù)的任何極小值也是最小值。嚴格凸函數(shù)最多有一個最小值。凹函數(shù)凹函數(shù)的任何極大值也是最大值。 3類函數(shù) 凸函數(shù) showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000013389230?w=650&h=400); 凹函數(shù) showImg(https://segmentfault.com/img...
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