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비용 함수가 왜 제곱 오차를 사용합니까?
방금 기계 학습을 시작했으며 지금까지 하나의 변수에 대한 선형 회귀를 다루었습니다. 나는 가설이 있다는 것을 배웠다. hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x 매개 변수 및 θ 1에 대한 올바른 값을 찾기 위해 계산 된 결과와 테스트 데이터의 실제 결과 간의 차이를 최소화하려고합니다. 그래서 우리는 빼기θ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_1 hθ(x(i))−y(i)hθ(x(i))−y(i)h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)} 1 에서 m 까지의 모든 대해 . 따라서이 차이에 …