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- Was ist eine Kostenfunktion in ML?
- Warum im maschinelles Lernen die Kostenfunktion verwendet wird?
- Was sind unterschiedliche Kostenfunktionen im maschinellen Lernen?
- Was sind die Arten von Kostenfunktionen??
Was ist eine Kostenfunktion in ML?
In ML werden Kostenfunktionen verwendet, um zu schätzen, wie schlecht Modelle ausgeführt werden. Einfach ausgedrückt, eine Kostenfunktion ist ein Maß dafür, wie falsch das Modell in Bezug auf seine Fähigkeit ist, die Beziehung zwischen x und y abzuschätzen. Dies wird typischerweise als Differenz oder Abstand zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert ausgedrückt.
Warum im maschinelles Lernen die Kostenfunktion verwendet wird?
Ein Parameter für maschinelles Lernen, der für die korrekte Beurteilung des Modells verwendet wird. Kostenfunktionen sind wichtig zu verstehen, um zu wissen, wie gut das Modell die Beziehung zwischen Ihren Eingabe- und Ausgangsparametern geschätzt hat.
Was sind unterschiedliche Kostenfunktionen im maschinellen Lernen?
Die Kostenfunktion ist die Technik zur Bewertung der Leistung unseres Algorithmus/Modells ". Es nimmt beide vorhergesagten Ausgänge nach dem Modell und den tatsächlichen Ausgaben vor und berechnet, wie sehr das Modell in seiner Vorhersage war. Es gibt eine höhere Zahl aus, wenn sich unsere Vorhersagen stark von den tatsächlichen Werten unterscheiden.
Was sind die Arten von Kostenfunktionen??
Die Typen sind: 1. Lineare Kostenfunktion 2. Quadratische Kostenfunktion 3. Kubikkostenfunktion.
