Разложение функций стоимости в линейной регрессии: концептуальный обзор

Функция стоимости в линейной регрессии количественно оценивает ошибку между предсказанными и фактическими значениями. Уменьшая эту стоимость, модель повышает точность. Формула включает в себя квадрат разницы между прогнозами и фактическими значениями, разделенную на 2m (количество точек данных). Возведение в квадрат подчеркивает более крупные ошибки, а деление нормализует стоимость независимо от размера набора данных. Функция стоимости помогает найти оптимальные значения параметров модели (w и b), которые минимизируют ошибку. Различные применения могут требовать различных функций стоимости, адаптированных к их специфическим характеристикам.