python计算损失函数，使用损失函数训练神经网络

从零开始用Python构建神经网络

1、动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。

2、我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。 应用Sigmoid函数 我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。

3、我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1， 0， 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。

相关问答

Q1: python三角函数计算的代码有哪几种?

计算正弦值：angle=45；sin_value=math.sin(math.radians(angle))；print(正弦值：，sin_value)。计算余弦值：cos_value=math.cos(math.radians(angle))；print(余弦值：，cos_value)。

Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y，x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。

Python编码下面的三角函数包括以下种类：12345678910 acos(x) //返回x的反余弦弧度值。 asin(x) //返回x的反正弦弧度值。 atan(x) //返回x的反正切弧度值。

Q2: 正则化项L1和L2的直观理解及L1不可导处理

L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。

L1正则化就是在 loss function 后面加上L1范数，这样比较容易求到稀疏解。

L1正则是拉普拉斯先验，L2是高斯先验。整个最优化问题可以看做是一个最大后验估计，其中正则化项对应后验估计中的先验信息，损失函数对应后验估计中的似然函数，两者的乘积即对应贝叶斯最大后验估计。

这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。如果不加平方项，而是绝对值：这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式。因为Lasso趋向于使得一部分\theta为0，所以Lasso可以做 特征选择 。

Q3: 交叉熵损失函数是什么?

1、交叉熵损失函数也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后，将对类别的预测概率与真实值（由0或1组成）进行不比较，计算所产生的损失，然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。

2、交叉熵损失函数是一个平滑函数，其本质是信息理论中的交叉熵在分类问题中的应用。

3、损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

4、交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。

5、交叉熵损失函数一般用于分类任务：softmax用于多分类过程中 ，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！实际情况证明，交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。

Q4: 用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

由于ID3算法只能用于标称型数据，因此用在对连续型的数值数据上时，还需要对数据进行离散化，离散化的方法稍后说明，此处为了简化，先使用每一种特征所有连续性数值的中值作为分界点，小于中值的标记为1，大于中值的标记为0。

由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程：(1) 创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。

ID3算法是最早成型的决策树算法。ID3的算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则来选择特征，递归构建决策树。

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