大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我们来复习上一节的知识： 假设函数： h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x hθ(x)=θ0+θ1x 参数： θ 0 ,...θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0,θ1 代价函数： J ( θ 0 , θ 1 ) = 1 2 m ∑ i = 1 i = m ( h ( x i ) − y i ) 2 J(\...y^i)^2 J(θ0,θ1)=2m1∑i=1i=m(h(xi)−yi)2 目标：求得当 J ( θ 0 , θ 1 ) J(\theta_0,\theta_1) J(θ0,θ1)最小时的...,\theta_1 θ0,θ1值 做一个简化，令： h θ ( x ) = θ 1 x h_\theta(x)=\theta_1x hθ(x)=θ1x 我们可以画出假设函数和代价函数的值
今天讨论群里有小伙伴指出来这个问题，特地去重新推导了一遍，在推导的时候应该乘以一个-1，但是之前我给忘了，在此更正！ 希望大家之后可以继续给指出错误！ image.png
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 假设拟合直线为 ，代价函数（cost function）记为 则代价函数： 为什么代价函数是这个呢？ 首先思考：什么是代价？...，所以这并不是一个合适的代价函数。...所以为了解决有正有负的问题，我们使用 ，即绝对值函数来表示代价，为了方便计算最小代价（计算最小代价可能用到最小二乘法），我们直接使用平方来衡量代价，即使用 来表示单个样本的代价，那么一个数据集的代价为...那么是否使用平方之和就没有什么问题了？...仔细想想，其实很容易想到，代价函数应该与样本的数量有关，否则一个样本和n个样本的差距平方和之间的比较也没有多少意义，所以将 乘以 ，即代价函数为： ，这里取2m而非m，是为了方便计算。
前言 在安装完KubSphere后可能会遇到监控体系无效的情况，如下图 原因 遇到这种情况先查看KubeSphere内置的监控组件prometheus-k8s是否正常，在集群的左侧菜单栏里有系统组件一项...解决方案 异常状态 目前集群的组件状态是异常状态，我们查看prometheus组件的事件进行异常排查，点击异常容器组的名称进入详情页，以prometheus-k8s容器组为例 点击上图中的prometheus-k8s...-0这个名称进入详情页面 在这个页面可以看容器的yaml配置文件及各容器的标签及对外端口等信息，我们排查问题的话就需要在监控跟事件两个tab里追踪问题。...监控项因为异常的是监控本身所以没有数据，剩下的就是查看事件信息 事件里的消息告知了异常产生的原因，cpu不足无法启动，这种情况就需要调整调度给prometheus-k8s足够的资源来进行启动，如果是单机的情况下最好是...prometheus等组件是否正常，如果正常的情况下查看prometheus的配置yaml 查看yaml是否配置了对外暴露 上图的配置就是没有对外暴露的配置，按以下代码进行修改： spec:
我们知道了其实逻辑回归进行分类问题，实质上是我们先有一个模型方程但是不知道方程的参数，我们通过确定参数来确定方程的具体的形式也就是决策边界，通过这个决策边界来对一堆东西进行分类。...参数拟合问题 前提是，我们已经有了一堆训练样本。这些训练样本总共有m个，每一个都是由一个x向量，和一个对应于这个x向量的y组成，y取0或1。...然后，我们有一个上一小节学到的假设函数h： ? 问题就是，怎样由这m个训练样本确定h的参数\theta....这个时候的代价函数的取值和y=1时具有同样优秀的性质。即：当假设函数预测值也为0时（即预测准确），代价函数的取值为0，当预测值越偏离实际值（接近于1）时，代价函数的取值越大（趋近于∞）。...但是，因为前人的工作，我们已经知道有这样一个函数可以作为我们逻辑回归的代价函数了，那具体该怎样在这样的代价函数的基础上通过梯度下降法求得最优的参数呢？要解答这个问题还要往下接着看。 ?
神经网络的代价函数 回忆一下逻辑回归中的代价函数： ?...我们只要把代价函数的最小值找到，相对应的最好的参数也就被找到了。 那如果是神经网络呢？它可以做K分类的问题，那它的代价函数实质上就是把逻辑回归代价函数给一般化了。如下图： ?...看上去有点复杂，但其本质上还是说这个网络对于输入的一个向量给出的预测值与实际值之间的差距的一种衡量手段，如果能让代价函数最小也对应的能让这个网络算的最准。这个思想是贯穿在所有机器学习代价函数中的。...那么，我们对于神经网络的预测的准确性的一个衡量，就可以通过对于代价函数的大小来进行衡量了。而求一个函数的最小值，这个事我们是有经验的。...再回过头来看上图中的代价函数，看看中括号里面的那两个\Sigma求和符号那一项有两层累加求和，第一层K它是神经网络输出层的K个单元（对应于K分类问题），第二层的m是指的训练集中有m组样本。
还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？ ? 我们把黄色部分用函数的形式来表示： ? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。...因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的： ? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？...让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。 逻辑回归的代价函数是这样的： ? 让我们具体的看一下它的工作原理。 当 y = 1 时，Cost(hθ(x), y) 函数的图像是一个对数函数，如下： ?...上面代价函数的书写形式是一个分段函数，我们可以简化一下这个代价函数： ? 这个形式与上面那个等价。 我们如何自动地去拟合参数 θ 呢？...你是不是想到了我们之前在线性回归中学到的减小代价函数去拟合参数 θ 的方法——梯度下降。在逻辑回归中，我们依然可以运用这个方法。 ?
损失函数或者代价函数 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...模型在训练阶段会拟合出一个函数，其中的函数是包含参数的。 损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...损失函数，代价函数，目标函数定义 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。...； （2）正则化项的引入其实是利用了先验知识，体现了人对问题的解的认知程度或者对解的估计； 正则化策略：以增大训练误差为代价，来减少测试误差（如果在训练误差上很小，可能出现过拟合的情况）； 正则化公式非常简单...这也使得L1正则化具有特征选择的功能。 2. L2正则化（岭回归）：L2正则化将模型的参数权重的平方和作为惩罚项。这使得模型的参数会被适度地缩小，但是不太可能变为零。
通过 Cacti 监控服务器内存使用情况时，Memory Usage 图表中，可能会出现 Cache Memory 或其他数据的值显示为 nan 的情况。...出现这种情况大多是由于服务器内存较大，超出了 Cacti 数据模板中 10G 的预设上限值，我们可以通过修改此预设值来解决这个问题，下面是具体修改方法。...首先，登录 Cacti 后，进入到 Console > Data Templates 中，找到和内存监控相关的三个模板，分别是：“ucd/net – Memory – Buffers”、“ucd/net...然后，逐一修改三个这三个模板中的“Maximum Value”，将这个值扩大至1000000000（100G）。...最后，在修改完模板后，还需要在 Cacti 中将 Memory Usage 相关的图表和数据源（Data Sources）删除重新创建，重建后稍等片刻，待下一次数据抓取后，就会看到原本显示 nan 地方现在都可以正常显示内存数据了
本文将包含详细的理论分析、实用代码示例和常见问题解答，帮助您在实际项目中应用这些技巧。 引言 在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的关键指标。...然而，有时损失函数会返回NaN（Not a Number）值，这会导致训练过程中断。本文将深入分析这一问题的根本原因，并提供实用的调试和解决方法。 正文内容 1....损失函数NaN的症状与原因 1.1 症状 训练过程中损失函数突然变为NaN 模型权重更新异常 梯度爆炸 1.2 原因 数据异常：输入数据包含NaN或无穷大（Inf）值。 学习率过高：导致梯度爆炸。...A: 在训练过程中观察损失值，如果突然变为NaN，说明损失函数出现问题。 Q: 什么是梯度爆炸？ A: 梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新异常，可能引发NaN错误。...小结 损失函数NaN错误是深度学习训练过程中常见的问题。通过检查数据、调整学习率和修改损失函数，可以有效解决这一问题，确保模型训练的稳定性和效果。
：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。...这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价函数(cost function)。 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。...风险函数是损失函数的期望，这是由于我们输入输出的(X,Y)遵循一个联合分布，但是这个联合分布是未知的，所以无法计算。...这个时候就定义了一个函数J(f)，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也叫正则化(regularization)。常用的有L1， L2范数。
C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...（至少C98是这样的），但是C语言却支持不定参数的函数，这里我深究一下里面的原理，并且学会它的使用，自己简单实现一个简单的printf函数。...注：这里使用的IDE为 vs2022 至于如何实现不定参数的函数呢？...在C语言中… 三点就表示不定参数，这里我们又遇到了一个新的问题，传入了不定参数之后如何拿出不定参数？使用几个宏就完成这一个操作，没错就是宏。...那么我有理由相信 va_list就是 char 我们这个唯一的缺点就是只解决这一个函数的特例，无法自定义，如果有函数可以帮我们求出 偏移量就好了。
本文和你一起来探索Python中的nan函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...本文目录 安装numpy包 nan函数定义 nan函数实例 3.1 查看nan类型 3.2 验证nan是否等于自身 3.3 查看nan与数的比较结果 3.4 nan参与数学运算 3.5 nan参与数组运算...一、安装numpy包 nan是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。...import numpy as np np.nan np.NAN np.NaN np.nan具有以下特性： np.nan不等于任何值，包括自身。...至此，Python中的nan函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
“上次课讲了机器学习的模型表示，讲了一个线性模型的例子，那怎样在可能的拟合直线里选择一条最合适的呢？有没有数学的方法让这个直线合适还是不合适变得可以量化呢？这就要说代价函数了。”...01 — 视频 02 — 笔记 本次课前半段内容非常简单，带领我们一起复习初中平面几何的知识，后半段给出了代价函数（Cost function）的一般定义。...从一元线性模型看代价函数的引入； 代价函数的数学定义。 2.1从一元线性模型看代价函数的引入 上一节课，卖房子的那个训练集，我们说用一个直线的方程来拟合它们。如下图，在下面假设的直线方程。 ?...通过调整参数，可以得到这样一理想的条直线。 ? 2.2 代价函数的数学定义 那有没有一种方法让拟合直线是否理想这件事变得可以量化呢？...那是因为平方可以求导（容易求导意味着容易求极值），平方一求导多出一个2，所以就在前面加一个2m的分母。 如果对误差函数还有点懵叉叉，且听下回。
应对AI训练中的“NaN Loss”问题：原因分析与解决方案 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天我们将深入探讨AI训练中的“NaN Loss”问题，分析其原因并提供有效的解决方案。 摘要 在AI模型训练中，很多开发者会遇到“NaN Loss”问题，这不仅会导致训练失败，还可能影响模型的性能。...在训练过程中，损失函数出现NaN值，会导致模型无法正常学习和优化。了解这一问题的根源，并采取有效措施加以解决，对于成功训练AI模型至关重要。 “NaN Loss”问题的成因分析 1....数值稳定性问题 在训练过程中，一些数学运算（如指数函数、对数函数等）可能会导致数值不稳定，从而引发NaN值。 解决方案及优化技巧 1. 数据预处理 确保输入数据的质量，对异常值进行处理。...通过合理的数据清洗和预处理，选择适当的学习率，以及采用数值稳定性技术，可以有效避免和解决NaN损失问题。
梯度爆炸：处理训练过程中Nan Loss问题的有效方法 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。今天我们将深入探讨在深度学习训练过程中遇到的梯度爆炸和Nan Loss问题。...引言 在深度学习模型的训练过程中，梯度爆炸问题常常会导致Nan Loss错误，使得训练过程无法继续。...选择合适的激活函数 解决方案：ReLU和Leaky ReLU 使用ReLU或Leaky ReLU等激活函数，可以有效减轻梯度爆炸问题，因为这些激活函数在正向传播时不会导致梯度急剧增大。...小结 梯度爆炸和Nan Loss问题是深度学习训练中常见的难题，但通过适当的权重初始化、选择合适的激活函数和使用自适应学习率优化器，可以有效解决这一问题。...新的权重初始化方法、激活函数和优化器也会不断涌现。
“3Model and Cost Function5_Cost Function - Intuition I” 01 — 视频 02 — 笔记 上一视频中给出了代价函数的数学定义，即估计值与实际值的差...我们的目标就是调整这两个参数让代价函数（cost function）最小。 ?...利用我们初中时学过的知识，通过平移坐标系，我们有办法让第一个参数为零，只需要考虑直线的斜率就行了，也就是说我们可以让代价函数变得更简单一点。 ?...这里有两个函数，分别是模型描述的函数h(x)，和与之有关的代价函数J. 如下图，这两个函数比较有意思的是：每个 ? 在左边的坐标系中确定一条直线，而对应右边坐标系中的一个点。...那么，代价函数的作用也就很明显了，通过代价函数的帮助，我们可以把求最好的那个拟合直线的问题变成一个求极值点的问题，复杂的问题好像简单化了。 那是不是这样呢？还要继续往下学习。
今天群里边有人问到 Math.max() 方法返回 NaN 的问题，我简单举个例子，看下图： 看上去没什么问题，但为什么返回 NaN 呢？...我们先简单看一下 Math.max() 方法： Math.max() Math.max() 函数返回一组数中的最大值。...返回值： 返回给定的一组数字中的最大值。 注意：如果给定的参数中至少有一个参数无法被转换成数字，则会返回 NaN。 问题解决 仔细观察可以发现，代码中使用了 ......解构，这没问题，ES6 语法是支持这样了，会把数组解构成一组值。 但这里的问题是 array 是一个二维数组，解构完还是一个数组，而非数字，所以返回 NaN 了。...未经允许不得转载：w3h5 » Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析
代价函数（Cost function）的简化 我们把上一节中的代价函数再给贴过来，如下图： ? 上图中的代价函数我们使用的是一个分段函数，当然这里y的取值只有两种可能，0或者1....这样的话，我们把用分段函数形式定义的代价函数用一条式子就可以表示出来了，对代价函数进行了必要的简化。 上面对代价函数的这种简化，可以让我们把代价函数J(\theta)写成下面的样子： ?...逻辑回归的目标 到了这里，逻辑回归用来解决分类问题的思路也就很清晰了。 就是： 想法设法找到一组模型参数\theta，使得对应的代价函数最小。...那么，这里解决问题的关键就是找到那组使代价函数J(\theta)取最小值的模型参数。 我们在这里看看梯度下降法是怎么做的。 梯度下降法 我们使用梯度下降法找到让代价函数最小的那组参数： ?...我们通过观察训练样本，给出大概的模型函数，然后再用梯度下降法进行训练找到使代价函数最小的那组参数，然后就可以用这个训练好的逻辑回归模型对新的输入进行分类了。
Kong 内容提要 在本文中，我们证明了最小2D位姿图SLAM问题，即使在完美测量和球面协方差的理想情况下，使用测地线距离比较角度也会产生多个次最优局部极小值。...使用了一些例子，我们用数值估计了这些局部最小值的吸引区域，并给出了证据表明它们是非零的测量值，并且这些区域会随着噪声的增加而增大。...对于弦代价，我们发现不能收敛到全局最小值的输入条件要少得多，因为数值问题而失败，而且在我们的例子中似乎没有随着噪音而增长。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不再按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。
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