基于代价函数的MATLAB非线性回归 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

关于代价函数的理解「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。假设拟合直线为，代价函数（cost function）记为则代价函数：为什么代价函数是这个呢？首先思考：什么是代价？...如果我们直接使用，这个公式看起来就是表示假设值和实际值只差，再将每一个样本的这个差值加起来不就是代价了吗，但是想一下，如果使用这个公式，那么就单个样本而言，代价有正有负，全部样本的代价加起来有可能正负相抵...，所以这并不是一个合适的代价函数。...所以为了解决有正有负的问题，我们使用，即绝对值函数来表示代价，为了方便计算最小代价（计算最小代价可能用到最小二乘法），我们直接使用平方来衡量代价，即使用来表示单个样本的代价，那么一个数据集的代价为...仔细想想，其实很容易想到，代价函数应该与样本的数量有关，否则一个样本和n个样本的差距平方和之间的比较也没有多少意义，所以将乘以，即代价函数为：，这里取2m而非m，是为了方便计算。

6443 0

代价函数的意义

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我们来复习上一节的知识：假设函数： h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x hθ(x)=θ0+θ1x 参数： θ 0 ,...θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0,θ1 代价函数： J ( θ 0 , θ 1 ) = 1 2 m ∑ i = 1 i = m ( h ( x i ) − y i ) 2 J(\...y^i)^2 J(θ0,θ1)=2m1∑i=1i=m(h(xi)−yi)2 目标：求得当 J ( θ 0 , θ 1 ) J(\theta_0,\theta_1) J(θ0,θ1)最小时的...,\theta_1 θ0,θ1值做一个简化，令： h θ ( x ) = θ 1 x h_\theta(x)=\theta_1x hθ(x)=θ1x 我们可以画出假设函数和代价函数的值

3891 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Apache Hive 是怎样做基于代价的优化的？

上一篇文章 Apache Calcite 为什么能这么流行末尾提到要单独开一篇文章，聊下 Hive 怎么利用 Calcite 做基于代价查询优化，现在兑现承诺。...基于代价的优化器通常，我们把 SQL 查询优化器分为两种类型： RBO(Rule Based Optimizer) CBO(Cost Based Optimizer) RBO 顾名思义，就是事先定义好一系列的规则...但是 RBO 还不够好：规则是基于经验的，经验就可能是有偏的，总有些问题经验解决不了不太可能列出所有经验，事实上这些规则也确实是逐渐充实的 Hive 里的 CBO Hive 在 0.14 版本引入了...Hive 提供了 histogram_numeric 函数来以直方图的形式计算数据的分布，会起一个 MR 任务去做计算。但可惜的是数据并不会写入 metadata，也就无法作为下次查询的优化依据。...我们能计算每个节点的代价，那把所有节点的代价累加起来，就是整个执行计划的代价。 ? 再看一眼刚才这张图，上面我们也提到，紫色代表数据属性。

1.2K2 0

机器学习系列8：逻辑回归的代价函数

还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？ ? 我们把黄色部分用函数的形式来表示： ? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。...因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的： ? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？...让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。逻辑回归的代价函数是这样的： ? 让我们具体的看一下它的工作原理。当 y = 1 时，Cost(hθ(x), y) 函数的图像是一个对数函数，如下： ?...上面代价函数的书写形式是一个分段函数，我们可以简化一下这个代价函数： ? 这个形式与上面那个等价。我们如何自动地去拟合参数 θ 呢？...你是不是想到了我们之前在线性回归中学到的减小代价函数去拟合参数 θ 的方法——梯度下降。在逻辑回归中，我们依然可以运用这个方法。 ?

8082 0

神经网络的代价函数—ML Note 51

神经网络的代价函数回忆一下逻辑回归中的代价函数： ?...我们只要把代价函数的最小值找到，相对应的最好的参数也就被找到了。那如果是神经网络呢？它可以做K分类的问题，那它的代价函数实质上就是把逻辑回归代价函数给一般化了。如下图： ?...看上去有点复杂，但其本质上还是说这个网络对于输入的一个向量给出的预测值与实际值之间的差距的一种衡量手段，如果能让代价函数最小也对应的能让这个网络算的最准。这个思想是贯穿在所有机器学习代价函数中的。...那么，我们对于神经网络的预测的准确性的一个衡量，就可以通过对于代价函数的大小来进行衡量了。而求一个函数的最小值，这个事我们是有经验的。...而代价函数后面这一项，就是神经网络的正则化项而已，也就是对整个神经网络（所有层）中所有的参数的一个求和处理（排除了每一层的偏移量）。 ?

4795 0

matlab的meshgrid函数详解

函数形式 [C,R] =meshgrid(c, r) 初步解释首先需要明确的是参数 c, r 都是行向量，该函数将行向量c, r指定的域变换为数组C，R，这2个数组能用来指示有2个变量的函数和三维的图...输出数组C的每一行都是行向量c，输出数组R的每一列都是行向量r。例如我们需要形成一个二维函数，其元素是由坐标变量x和y的值的平方和。也就是f(x,y) = x^2 +y^2这样的形式。...繁琐地来列出所有的坐标对： (x,y) = (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) (2,0) (2,1) 在matlab中我们所需要的就是这样的数据，然后将坐标对代入函数就可以得到结果了...加深理解再举一个例子，主要是为了加深理解meshgrid函数，如实现 f(x,y) = A*sin(u0*x+v0*y)，其中x =0,1,2,…,M-1;y=0,1,2,….,N-1....= u0*(r-1) for c=1：N v0y =v0*(c-1) f(r,c) = A*sin(u0x+v0y) end end 用meshgrid函数实现

7372 0

TiDB 源码阅读系列文章（八）基于代价的优化

内文会先简单介绍制定查询计划以及优化的过程，然后用较大篇幅详述在得到逻辑计划后，如何基于统计信息和不同的属性选择等生成各种不同代价的物理计划，通过比较物理计划的代价，最后选择一个代价最小的物理计划，即...优化器框架一般优化器分两个阶段进行优化，即基于规则的优化（Rule-Based-Opimization，简称 RBO）和基于代价的优化（CBO）。...此语句中逻辑算子有 DataSource、Aggregation、Join 和 Projection，接下来会对其中几个典型的逻辑算子对应的物理算子进行一个简单介绍，如下表： CBO 流程基于代价优化的的主要思路是计算所有可能的执行计划的代价...，接下来不会按代码调用顺序介绍，下面的段落与上面代码的函数对应情况如下： prune prop 对应的函数 preparePossibleProperties。...统计信息对应的获取函数 deriveStats。其余章节会介绍函数 convert2PhysicalPlan。整体流程这里会先描述整个 CBO 的流程。

4.7K10 0

线性回归代价函数的推导

今天讨论群里有小伙伴指出来这个问题，特地去重新推导了一遍，在推导的时候应该乘以一个-1，但是之前我给忘了，在此更正！希望大家之后可以继续给指出错误！ image.png

77711 0

基于量子遗传的函数寻优算法MATLAB实现

量子遗传算法就是基于量子计算原理的一种遗传算法。将量子的态矢量表达引入了遗传编码，利用量子逻辑门实现染色体的演化，实现了比常规遗传算法更好的效果。...，和对应的十进制值 [fitness,X]=FitnessFunction(binary,lenchrom); % 使用目标函数计算适应度 %% 记录最佳个体到best [best.fitness...[Y,X]=Objfunction(x,lenchrom) %% 目标函数 % 输入 x：二进制编码 % lenchrom：各变量的二进制位数 % 输出 Y：目标值 ...% X：十进制数 bound=[-3.0 12.1;4.1 5.8]; % 函数自变量的范围 %% 将binary数组转化成十进制数组 X=bin2decFun(x,lenchrom...,bound); %% 计算适应度-函数值 Y=sin(4*pi*X(1))*X(1)+sin(20*pi*X(2))*X(2); ④InitPop.m MATLAB function chrom

8782 0

逻辑回归中的代价函数—ML Note 36

我们只需要在线性回归模型的代价函数基础上做一下这样的修改即可作为一种代价函数： ? 但是因为我们的假设函数是sigmoid函数，所以最后我们上图中的代价函数的图形可能会变成这样一个丑陋的样子： ?...这个代价函数又好看、又有一条非常优秀的性质：如果y=1，假设函数预测出来的值也等于1的时候，代价函数就等于0；而当y=1，假设函数预测出来的值为0的时候，代价函数就变成∞了。...换句话说，假设函数的值越接近于1（即越接近于真实值）代价函数越小。那当y=0的时候，代价函数的图像是怎么一个样子呢？ ? 因为在y=0时，因为对代价函数的形式做了改变。...这个时候的代价函数的取值和y=1时具有同样优秀的性质。即：当假设函数预测值也为0时（即预测准确），代价函数的取值为0，当预测值越偏离实际值（接近于1）时，代价函数的取值越大（趋近于∞）。...通过这样一个代价函数，我们就使得预测值越接近于实际值时代价函数的取值越小、反之越大，而且也很光滑。这样的代价函数正是我们想要的。总结逻辑回归的代价函数到底是怎么想出来的，已经超出了这门课的范畴。

5054 0

基于代价的慢查询优化建议

最直接有效的方法就是选用一个查询效率高的索引。关于高效率的索引推荐，主要有基于经验规则和代价的两种算法。...所以采用基于代价的推荐来解决该问题会更加普适，因为基于代价的方法使用了和数据库优化器相同的方式，去量化评估所有的可能性，选出的是执行SQL耗费代价最小的索引。...2 基于代价的优化器介绍 2.1 SQL执行与优化器一条SQL在MySQL服务器中执行流程主要包含：SQL解析、基于语法树的准备工作、优化器的逻辑变化、优化器的代价准备工作、基于代价模型的优化、进行额外的优化和运行执行计划等部分...MySQL的代价优化器模型整体如下图所示：代价模型 2.3 基于代价的索引选择还是继续拿上述的SQL select * from sync_test1 where name like 'Bobby...函数调用链路如下所示，MySQL优化器调用Fakeindex的C++函数，参数转换成C语言，然后通过cgo调用到Go语言的方法，再通过Go自带的RPC客户端向服务端发起调用。

1.7K4 0

基于matlab的低通滤波器的设计_matlab带阻滤波器函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...基于MATLAB 的带通滤波器设计滤波前滤波后频谱图 50 100 150 200250300350 400 450 500 0.511.5 2 2.5 Frequency (Hz) T i m...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

4742 0

matlab多元函数极值_matlab求三元函数的极值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...matlab求解二元函数极值依然是机房中的R2010a版本命令： 1、x=fminsearch(fun,x0)或x=fminunc(fun,x0)求极小值点x，初值选为x0 2、[x,fmin...fminsearch(fun,x0)或[x,fmin]=fminunc(fun,x0) 3、fminsearch采用单纯形法，fminunc采用牛顿法除了fminsearch和fminunc这两种命令外，建立函数还可以用不同的方法...：建立函数的方法以p191task2_2为例子，采用字符串建立函数 % p191task2_2 %求min(f(x))=(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1...，无法找到合适的初值，初值每变动一次，fmin也随之变动。

1.4K2 0

MATLAB的solve函数

简单来说，solve函数可以进行以下情况的求解：（1）等式：单/多变量+线性/非线性；（2）不等式（是MATLAB doc solve的全部翻译，将常用部分标注彩色）（唉，以后绝不这样干了）语法...vpa 设置数值的精度（有效数字位数、保留的小数点位数） subs 符号替换（用数字来替换符号变量） ezplot 简单地画出函数的图形/曲线（显函数fun(x)、隐函数fun2(x,y)=0）...’,true); S S.x S.parameters S.conditions %为了找到x的数值解，以一个值（利用函数subs）代替k。...’,true) 11.%% 忽略有关变量的假设 %sym和syms函数可以让你对符号变量进行假设（设置assumptions）。...为了得到方程的显式解，尝试调用带有参数MaxDegree的solve函数。

1K4 0

matlab的length函数和size函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。在matlab中length函数和size函数都是用来显示矩阵长度的函数。...二者的区别为： * length函数返回的是矩阵中行数和列数的较大值 * size函数返回的是矩阵中的行数和列数。...且返回的第一个值代表的是行数，第二个值代表的是列数 1、对于length函数： * 行数较大时： >> a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9;1,2,3] a = 1 2...= [1,2,3;4,5,6] a = 1 2 3 4 5 6 >> length(a) ans = 3 2、对于size函数...1,2,3;4,5,6] a = 1 2 3 4 5 6 >> size(a) ans = 2 3 size函数也可以有两个参数

2.1K1 0

matlab plot函数详解_MATLAB的plot

plot(X,Y) 如果 X 和 Y 都是向量，则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。如果 X 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。...plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。如果 X 或 Y 中的一个是向量，而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等。...如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot 函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。...如果 Y 是复数，则 plot 函数绘制 Y 的虚部对 Y 的实部的图，使得 plot(Y) 等效于 plot(real(Y),imag(Y))。...plot3 函数绘制三维点或线图，用法与 plot 函数大同小异，具体细节可参考 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plot3.html ---- 相关链接

1.8K3 0

matlab定义函数句柄_matlab的fmincon函数

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说matlab定义函数句柄_matlab的fmincon函数,希望能够帮助大家进步!!!...); function f = fun3(b,x) f = -x(1) - 2*x(2) + (1/2)*x(1)^2 + (1/2)*x(2)^2; 网页链接原文链接今天文章到此就结束了，感谢您的阅读

8172 0

matlab插值函数的作用,matlab 插值函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,’method’) 其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi处的插值结果；x,y为向量， ‘method...’表示采用的插值方法，MATLAB提供的插值方法有几种： ‘method’是最邻近插值， ‘linear’线性插值； ‘spline’三次样条插值； ‘cubic’立方插值．缺省时表示线性插值注意：所有的插值方法都要求...x是单调的，并且xi不能够超过x的范围。...例如：在一天24小时内，从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为 12，9，9，1，0，18 ，24，28，27，25，20，18，15，13，推测中午12点(即13点)时的温度． x=0:2

1.3K1 0

matlab中的ezplot函数详解_matlab中fix函数的用法

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说matlab中的ezplot函数详解_matlab中fix函数的用法,希望能够帮助大家进步!!!...一个容易使用的绘图函数语法 ezplot(f) ezplot(f,[min,max]) ezplot(f,[xmin,xmax,ymin,ymax]) ezplot(x,y) ezplot(x...描述 1、ezplot(f) 在默认区间[-2pi,2pi]上绘制函数f=f(x) f 可以是定义函数的M文件名或者一个匿名函数或者一个字符串 2、ezplot(f,[min,max])...在区间min 函数 f = f(x) 3、对于隐式定义的函数f = f(x,y):ezplot(f)绘制的是 f(x,y) = 0 默认区间是 -2pi 的区域，在figure窗口绘制通过handle figure指定的函数 9、ezplot(axes_handle,...)

1.8K1 0

Matlab中的画图函数

图线的形式 (2). 线的颜色 (3). 图线的其他属性 ---- 之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。...这些是Matlab help文件。...更多的设置可以在绘图窗口中打开绘图工具，Inspector… 中查找二、图形的控制与表现 MATLAB提供的用于图形控制的函数和命令： axis: 人工选择坐标轴尺寸....例：将peaks函数的等高线图与伪彩色画在一起。...可以使用图形窗口的Insert菜单，也可以使用属性编辑器，还可以使用函数输入的方法加标注,以下介绍相关函数的使用方法。 (1).

3.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭