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，
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2024-09-12 15:39:01
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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
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原创
2023-12-13 05:18:42
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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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代价敏感学习初探 - 有偏损失函数设计
原创
2022-12-21 09:36:22
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损失函数，代价函数，目标函数区别损失函数：定义在单个样本上，一个样本的误差。代价函数：定义在整个训练集上，所有样本的误差，也就是损失函数的平均。目标函数：最终优化的函数。等于经验风险+结构风险（Cost Function+正则化项）。 目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：目标函数最大化或者最小化，而代价函数是最小化。 代价函数训练模型的过程就是优化代价函数的
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2023-12-06 21:44:35
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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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这里写目录标题一、Socket是什么？二、网络中进程如何通信？三、套接字类型四、Socket发送编程 一、Socket是什么？socket：英文原义是”孔“或者”插座“，网络上的俩个程序通过一个双向的通信连接实现数据的交换。简称套接字，是进程间通讯的一种方式，他与其他进程间通讯的一个主要不同是：它能实现不同主机间进程间通讯，我们网络上各种各样的服务大多是基于Socket来完成通讯的，例如我们每天
一棵带权无向图的生成树代价是该树中所有边权之和，最小代价生成树就是一棵代价最小的生成树。可以通过三种算法获得最小代价生成树：kruskal,prim,soilion算法，都是贪心算法1.kruskal算法 算法思想：每次向最小代价生成树中T加入一条边的方法构造最终的最小生成树，按照边代价非递增顺序选取边。kruskal算法要求每次加入的没有环，可以用上次二叉树森林中集合表示，首先有n个点的集
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2023-08-13 16:00:59
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1.Softmax回归概念Softmax回归可以用于多类分类问题，Softmax代价函数与logistic 代价函数在形式上非常类似，只是在Softmax损失函数中对类标记的 个可能值进行了累加。注意在Softmax回归中将 分类为类别 的概率为：以下公式中， 是示性函数, 。举例来说，表达式 的值为1 ，的值为 0。我们的代价函数为：对于 的最小化问题，目前还没有闭式解法。因此，我们使
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2024-06-28 07:51:56
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可视化是直观查看数据分布的有效方式，当然python也不会缺席。之前的几篇推送我们聊过目前主要的python绘图包及数据分析方法。适用于任何学科| 10个好用的 Python数据可视化库好看又好用的python可视化包4种绘制带误差线的柱形图今天的推送就探索一下基础函数的绘制方式，例如下图：Matplotlib Matplotlib 是第一个Python数据可视化库，是python社区中
现在我有一些数据集，就像上图中的叉。那么我想通过一个一次函数也叫线性回归函数（一条直线）去拟合这些数据，一次函数在没有确定之前，应该是这个样子的： 其中 θ0 和 θ1 都是未知量。现在关键就是如何求 θ0 和 θ1 这两个参数。θ0 和 θ1 可以取任意值，怎么取值才能让这条直线最佳地拟合这些数据呢？这就是代价函数登场的时刻了。 这就是一次函数的代价函数 J(θ0, θ1)。看到
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2024-07-29 19:59:29
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# PYTHON敏感字段
在开发Python应用程序时，我们经常需要处理一些敏感数据，比如用户的个人信息、密码等。为了确保这些敏感字段的安全性，我们需要采取一些措施来保护这些数据不被恶意攻击者获取。
## 什么是敏感字段
敏感字段是指那些包含用户个人隐私信息或关键数据的字段，比如用户的密码、信用卡号、身份证号等。这些字段需要被妥善保护，以防止泄露或被恶意使用。
## 如何处理敏感字段
在
原创
2024-04-01 04:44:28
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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
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2024-06-30 17:01:29
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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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