What is the translation of " THE COST FUNCTION " in Vietnamese?

• hàm chi phí
• chức năng chi phí
• cost function

Examples of using The cost function in English and their translations into Vietnamese

So that's the cost function.
Vì vậy, đó là hàm chi phí.

In this video we will define something called the cost function.
Trong video này chúng tôi sẽ xác định một cái gì đó gọi là hàm chi phí.

Now let's look at the cost function for logistic regression.
Bây giờ ta xem xét hàm chi phí của hồi quy logicstic.

In our case, we are looking for the minimum of the cost function.
Trong trường hợp của ta, chúng ta đang tìm giá trị nhỏ nhất cho cost function.

To minimize the cost function, you need to iterate through your data set many times.
Để giảm tối đa cost function, bạn phải lặp rất nhiều lần trong tập dữ liệu.

How can we reduce the cost function?
Làm thế nào để làm giảm cost function?

And so, this corresponds to H over X, equals, you know, minus 900 minus 0.1 x is this line, so out here on the cost function.
Và vì vậy, điều này tương ứng với h trên X, bằng, bạn đã biết, trừ 900 trừ 0,1 x Đây có phải là dòng, rất ra ở đây vào chức năng chi phí.

How can we minimized the cost function?
Làm thế nào để làm giảm cost function?

Understand the cost function- the difference between the prediction and actual results based on what you're trying to do.”.
Khả năng thấu hiểu về chi phí, sự khác biệt giữa kế hoạch dự tính và kết quả thực tế là những gì bạn cần cải thiện”.

This function is called the Cost Function.
Hàm này được gọi là Cost Function.

In contrast, the cost function, J, that's a function of the parameter, theta one, which controls the slope of the straight line.
Trái ngược, hàm chi phí, J, đó là một chức năng của các tham số, theta một, điều khiển độ dốc của đường thẳng.

It is often the case that the constraints are interchangeable with the cost function.
Ta thường gặp trường hợp các hạn chế là có thể hoán đổi cho nhau được với hàm chi phí.

Now, when we have two parameters, it turns out the cost function also has a similar sort of bow shape.
Bây giờ, khi chúng tôi có hai tham số, nó chỉ ra các chức năng chi phí cũng có một loại tương tự như cung.

The cost function is an important concept in learning, as it is a measure of how far away a particular solution is from an optimal solution to the problem to be solved.
Hàm chi phí C{\ displaystyle C} là một khái niệm quan trọng trong học máy, do nó là một phép đo khoảng cách tới lời giải tối ưu cho bài toán cần giải quyết.

In this video, lets delve deeper and get even better intuition about what the cost function is doing.
Trong video này, cho phép nghiên cứu kỹ sâu hơn và có được trực giác tốt hơn về những gì các chi phí chức năng là làm.

Also to keep the costs finite the cost function has to be taken to be J/ T{\displaystyle{\mathbf{}}J/T}.
Ngoài ra để giữ cho chi phí hữu hạn, hàm chi phí phải được thực hiện để có J/ T{\ displaystyle{\ mathbf{}} J/ T}.

You kinda of a get a sense, I hope, of this bowl shaped surface as that's what the cost function J looks like.
Bạn kinda của một có được một trung tâm[ unintelligible] của này bowl hình bề mặt vì đó là những gì các chi phí chức năng j trông giống như.

By computing the derivative(or gradient) of the cost function at a certain set of weight, we're able to see in which direction the minimum is.
Bằng cách tính toán đạo hàm( hoặc gradient) của hàm chi phí ở một bộ trọng số cụ thể, chúng ta có thể nhìn thấy những hướng nào là nhỏ nhất.

And later in the class we will use gradient descent to minimize other functions as well, not just the cost function J, for linear regression.
Và sau đó trong lớp, chúng tôi sẽ sử dụng chấm điểm gốc để giảm thiểu các chức năng khác là tốt, không chỉ chi phí chức J, cho hồi quy tuyến tính.

I did here was I just you know plugged in the definition of the cost function there, and simplifying little bit more, this turns out to be equal to, this.
Tôi đã làm ở đây là tôi chỉ bạn biết cắm vào định nghĩa của chức năng chi phí ở đó, và simplifying chút nhiều hơn nữa, điều này sẽ chuyển thành ra phải tương đương, điều này.

The choice of the cost function depends on factors such as the learning type(supervised, unsupervised, reinforcement, etc.) and the activation function..
Việc lựa chọn của hàm chi phí phụ thuộc vào các yếu tố như loại học tập( giám sát, không có giám sát, tăng cường, vv) và hàm kích hoạt.

I'm not actually going to use these sort of 3D surfaces to show you the cost function J, instead I'm going to use contour plots.
Tôi sẽ không thực sự sử dụng loại bề mặt 3D để hiển thị cho bạn chi phí chức năng j, thay vào đó tôi sẽ sử dụng đường viền lô. Hoặc những gì tôi cũng gọi là chấp chính quan.

But, it turns out that the cost function for gradient of cost function for linear regression is always going to be a bow-shaped function like this.
Tuy nhiên, nó chỉ ra rằng chức năng chi phí cho chuyển màu chức năng chi phí cho hồi quy tuyến tính luôn luôn có một hàm mũi có hình dạng như thế này.

Unlike before, unlike the last video, I'm going to keep both of my parameters, theta zero, and theta one, as we generate our visualizations for the cost function.
Không giống như[ unintelligible], không giống như cuối video, tôi sẽ giữ cho cả hai của tôi tham số, A đến số không, và theta một, khi chúng tôi tạo ra kiểu trực quan của chúng tôi cho chi phí chức năng.

So, we need to figure out what is this partial derivative term, and plug in the definition of the cost function J, this turns out to be this"inaudible" equals sum 1 through M of this squared error cost function term, and all.
Vì vậy, chúng ta cần phải tìm ra những gì là thuật ngữ bắt nguồn từ phần này, và cắm vào các định nghĩa của chi phí chức năng J, biến này ra được điều này" unintelligible" bằng 1- 3 M Sửa lỗi bình phương thuật ngữ hàm chi phí, và tất cả.

So, that's the gradient descent algorithm, and you can use it to minimize, to try to minimize any cost function J. Not the cost function J to be defined for.
Vì vậy, đó là thuật toán lớp và gốc, và bạn có thể sử dụng nó để giảm thiểu, để cố gắng giảm thiểu bất kỳ chức năng nguyên nhân J. Không gây ra chức j được định nghĩa cho hồi quy tuyến tính.

We have previously defined the cost function J. In this video I want to tell you about an algorithm called gradient descent for minimizing the cost function J. It turns out gradient descent is a more general algorithm and is used not only in linear regression.
Chúng tôi trước đây đã xác định chức năng chi phí J. Trong video này, tôi muốn cho bạn biết về một thuật toán gọi là chấm điểm gốc cho việc giảm thiểu các chức năng chi phí J. Nó chỉ ra chấm điểm gốc là một thuật toán tổng quát hơn và được sử dụng không chỉ ở tuyến tính hồi quy.

If you have seen advanced linear algebra before so some you may have taken a class with advanced linear algebra, you might know that there exists a solution for numerically solving for the minimum of the cost function.
Nếu bạn đã nhìn thấy tiên tiến đại số tuyến tính trước khi vì vậy một số bạn có thể đã lấy một lớp học với nâng cao đại số tuyến tính, bạn có thể biết rằng có tồn tại một giải pháp để tính giải quyết cho các tối thiểu của hàm chi phí.

The function is called cost function.
Hàm này được gọi là Cost Function.