誤差函數(shù)

首先，我們先說(shuō)兩個(gè)生活中的例子
- 第一個(gè)是下樓梯，比如你在一個(gè)天橋上有四個(gè)方向的樓梯，每個(gè)有20階。你需要到達(dá)平底即可，那么這四個(gè)方向是沒(méi)有區(qū)別，從哪個(gè)下去都會(huì)消耗一樣的體能和一樣的時(shí)間
- 第二個(gè)例子是下山，你站在華山頂，現(xiàn)在同樣要到達(dá)平面，有很多辦法，做索道啊走棧道?。植乐翗O甚重啊兄弟），或者一步一個(gè)腳印走下來(lái)。有句話(huà)說(shuō)的好，“世上本無(wú)路，走的人多了便成了路”
  那你呢，要是窮逼還怕死，就只能走路嘍，當(dāng)然我知道你也不傻，肯定不會(huì)選擇一條直線(xiàn)走下去啊，這走的每一步肯定都和你周?chē)沫h(huán)境有關(guān)系，選擇最佳的方向，適當(dāng)調(diào)整步長(zhǎng)之類(lèi)的，我想有個(gè)坑你也不至于非得踩下去吧。好，就這樣，大家下山了，每個(gè)人選的方式和走的路不同，肯定下山的時(shí)間和消耗的體力也就不同了
這兩個(gè)例子看完了，我要開(kāi)始說(shuō)這個(gè)誤差函數(shù)有什么關(guān)系了
誤差 Error 都知道，現(xiàn)實(shí)情況和事實(shí)啊正確數(shù)據(jù)等等的偏差嘛，而之前我說(shuō)的你在天橋或山頂到地面的距離就是誤差！
你想要回到平地，就是在想辦法減小誤差
下樓梯這中方法，每一個(gè)臺(tái)階就像是一個(gè)歸類(lèi)錯(cuò)誤的點(diǎn)，每下一個(gè)臺(tái)階就像之前那個(gè)劃分點(diǎn)的線(xiàn)，把一個(gè)歸類(lèi)錯(cuò)誤的點(diǎn)放回了出于自己的地方。顯而易見(jiàn)，對(duì)于這種離散的點(diǎn)，我們很難判斷到底怎么走啊，就是我可能從天橋西邊做兩個(gè)感覺(jué)咋還沒(méi)下去，我再回去東邊方向走兩節(jié)。
我就是想說(shuō)啊，這個(gè)離散的點(diǎn)啊真的很討厭
爬山可就不一樣了，對(duì)于這種連續(xù)又沒(méi)有規(guī)則的山路，我就可以選擇很多很多了。這就像是連續(xù)數(shù)據(jù)形成的“誤差山”，我可以一點(diǎn)點(diǎn)來(lái)，舒舒服服走下去。（后面好好說(shuō)）
現(xiàn)在我們來(lái)說(shuō)說(shuō)，非要用離散數(shù)據(jù)呢
一個(gè)點(diǎn)，在坐標(biāo)軸上就是一個(gè)點(diǎn)。太小了，我照顧了這個(gè)點(diǎn)不能照顧那個(gè)真的很煩，所以啊，我就把這個(gè)圓畫(huà)大一點(diǎn)吼吼，兩個(gè)好處：

之前下圖的誤差不就是有幾個(gè)點(diǎn)不在指定區(qū)域嗎（此圖為2），現(xiàn)在可一樣了，我把你放大了，我就用面積衡量你，說(shuō)實(shí)在的，就是加上你離我的三八線(xiàn)是近是遠(yuǎn)的條件嘍
2.有點(diǎn)的實(shí)在是分不到自己的區(qū)域，看看要是你半個(gè)身子在正確的地方，你就讓讓紅的嘛，不是每個(gè)人都能滿(mǎn)意嘛，男人多點(diǎn)承讓?zhuān)欢艹纱笫聗?。ㄎ覀兣簿筒挥贸商焐鷼饬耍?/li>

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總之，我現(xiàn)在不要非零即一，我需要0-1中間的百分率aaaaaa，畢竟喜歡和不喜歡誰(shuí)也說(shuō)清楚啊，我需要你告訴我你多么喜歡我or多么不喜歡我！

交叉熵

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import numpy as np

# Write a function that takes as input two lists Y, P,
# and returns the float corresponding to their cross-entropy.
def cross_entropy(Y, P):
    Y = np.float_(Y)
    P = np.float_(P)
    return - np.sum(Y*np.log(P)+(1-Y)*np.log(1-P))

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

就像神經(jīng)元一樣，兩個(gè)神經(jīng)元轉(zhuǎn)出來(lái)的內(nèi)容，再經(jīng)過(guò)總和，得到一個(gè)好的結(jié)果
下圖所示：
根據(jù)不同情況，對(duì)線(xiàn)性模型進(jìn)行中和吧。
每個(gè)線(xiàn)性的不是有輸出嗎，把他當(dāng)做是輸入，在進(jìn)行權(quán)值相乘加上偏量，