挖牛
2017-12-11 00:19
因为,cost_数组中记录的值为J(w),这个值是衡量训练的数据集越来越接近真实值,通过J(w)值的变小,可以体现训练的效果,但是,不能笼统的解释为训练的出现次数变少了。只能说随着训练次数的增加,样本整体的训练结果整体逼近真实值。
我也觉得不能解释为出错的次数,可以解释为结果的准确度(此处准确度越小越好)
实际上则出现错误的此处变少了,因为实际的标签只能为-1和1 而预测的便签也只能为-1和1 于是cost_的下降也就可以解释为出现错误的次数减少 当然这个结论只是在本课程中成立的,在其他情况下,你的说法也是可能成立的
机器学习-实现简单神经网络
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