Логарифмическая функция потерь | Логистическая регрессия | Вычисление производной | Производная с... скачать в хорошем качестве

Логарифмическая функция потерь | Логистическая регрессия | Вычисление производной | Производная с...

📖 Примечания: https://robosathi.com/docs/machine_le... 🎥 Следующее видео: Регуляризация:    • Regularization in Logistic Regression | L1...   🎥 Связанные видео: Матричное исчисление:    • Vector & Matrix Calculus for Machine Learn...   Основы математического анализа:    • Calculus Fundamentals | Machine Learning |...   👉В этом видео мы разберем, как работает логарифмическая функция потерь в бинарной классификации. Мы шаг за шагом разберем производные, сигмоидную функцию и функцию стоимости для более ясного понимания. 🎯 Цели обучения ✅ Понимание бинарной классификации и её проблем ✅ Изучение логарифмической функции потерь ✅ Вывод функции стоимости и понимание её компонентов ✅ Вычисление градиентов для прогнозов и функции стоимости ✅ Понимание производной сигмоиды 👉 Плейлист «Математика для машинного обучения»:    • Maths for AI & ML   🎥 Градиентный спуск -    • Gradient Descent Algorithm | MSE Gradient ...   🕔 Временные метки 🕘 00:00:00 - 00:00:27 Введение 00:00:28 - 00:02:30 Бинарная классификация 00:02:31 - 00:06:50 Что такое логарифмическая функция потерь? 00:06:51 - 00:10:02 Функция стоимости 00:10:03 - 00:11:25 Градиентный спуск 00:11:26 - 00:13:28 Вычисление градиента 00:13:29 - 00:15:27 Производная функции стоимости 00:15:28 - 00:16:39 Производная прогноза 00:16:40 - 00:19:43 Производная сигмоиды 00:19:44 - 00:20:43 Производная расстояния 00:20:44 - 00:21:37 Комбинация градиентов 00:21:38 - 00:22:51 Производная функции стоимости 00:22:52 - 00:27:00 Почему MSE не используется в качестве функции потерь Функция 00:27:01 - 00:27:47 Что дальше? 🤔 #ml #ai #binaryclassification #logloss #mse #costfunction #gradient