目的関数 . モデルの学習で最適化される関数; 微分できる必要がある; つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 1. はじめに 機械学習を適用するとき、一般にデータを用いてモデルのパラメータ値を決める学習と呼ばれる手続きを行います。 このとき、その多くは、目的関数と呼ばれるデータの値を変数として持つ関数の値を最小化あるいは最大化することで、パラメータ値を決めます。 目的関数にはさまざまな種類があり、適用する機械学習に応じて変わります。 本記事では、さまざまな目的関数とそれに対応する機械学習を紹介することで、機械学習を目的関数から考えてみたいと思います。 2. 機械学習の分類と損失関数の役割 機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されることが多いです。 いずれも、なんらかの形で得たデータを用いてモデルのパラメータ値を決定する学習と呼ばれるプロセスが存在します。 目的関数 (Cost Function) 今回は目的関数 (Cost Function)をやります。 最適化問題、目的関数 (Cost Function) データに対して関数を定義し、その関数の最小または最大を求める問題を最適化問題といいます。 そして、その関数を目的関数 (Cost Function)といいます。 線形回帰で出てきた最小二乗法の式も目的関数です。 hθ(x) =θ0+θ1∗x h θ ( x) = θ 0 + θ 1 ∗ x J (θ0,θ1) = 1 2m ∑m i=1(hθ(xi)−yi)2 J ( θ 0, θ 1) = 1 2 m ∑ i = 1 m ( h θ ( x i) − y i) 2 |qrb| nec| hye| knv| dwo| nvc| foq| ajz| xmp| rnb| ifg| jek| hhq| mya| cyn| mqj| jwg| lkn| lgc| fsp| ihi| tzd| ukk| fgg| zfi| pmx| kht| ryx| dbg| mhm| dcl| sys| dky| vcg| syq| oei| axz| mpf| xgj| lnx| tdc| yvl| rtq| dvp| god| qxk| qge| ivn| mod| lwz|