读童话的狼
2020-02-19 阅读量: 898
根据点积的代数公式：a·b=a1b1+a2b2+……+anbn，假设a为给定权重向量，b为特征向量，则a·b其实为一种线性组合，函数F（a·b）则可以构建一个基于a·b+c = 0 （c为偏移）的某一超平面的线性分类器，F是个简单函数，会将超过一定阈值的值对应到第一类，其它的值对应到第二类。
另外，矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一，此方法还被用于动画渲染。
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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，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。PS：关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：目标函数是
本笔记为本人听课笔记，作为辅助学习及督促自我学习用，有需要的同学可以一起参考学习哟~~今天学习内容开始进入统计学了，啊啊啊啊，完全没有学过~~不过徐杨老师讲的特别好，说的内容都很容易理解，只不过吸收还是需要时间的，哈哈~~加油加油！~昨天复习的Excel动态图表制作流程也梳理了一遍，一起附上吧，嘿嘿11-25 笔记.pdf11-24 复习动态图表流程.pdf
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