在深入研究成本函数之前，让我们先回顾一下机器学习的基础知识。机器学习的核心是训练模型，使其根据数据中的模式进行预测或采取行动。学习过程依赖于数学算法，该算法迭代调整模型的参数以最大限度地减少错误并提高其性 阿尔巴尼亚 whatsapp 数据库 能。这种优化是通过使用成本函数（也称为损失函数或目标函数）实现的。成本函数量化模型预测输出与实际输出之间的差异，引导学习过程朝着最佳参数值发展。通过最小化成本函数，我们旨在找到模型和数据之间的最佳拟合度，从而实现准确的预测和高效的决策。
成本函数简介
那么，成本函数到底是什么？简而言之，它是一个数学函数，用于测量机器学习模型的预测值与训练数据集的真实值之间的差异。成本函数以数字形式表示模型的性能，表明模型当前的运行情况。目标是最小化这个成本函数，因为较小的值对应于模型和数据之间的更好拟合。
不同类型的成本函数：
在机器学习中，成本函数的选择取决于具体任务和数据的性质。成本函数有多种类型，每种类型都旨在解决不同的情况。让我们探讨一些常见的成本函数：
均方误差 (MSE)：此成本函数计算预测值和真实值之间的平均平方差。它通常用于回归任务，其目标是估计连续变量。
二元交叉熵：用于二元分类问题，该成本函数衡量预测概率和真实二元标签之间的差异。
分类交叉熵：用于多类分类，该成本函数量化预测概率和真实分类标签之间的差异。
