Questão Resolvida: Aplicações em Aprendizado de Máquina (Univesp) - Semana 6

Geral

Aplicações em Aprendizado de Máquina

Semana 6

Questão

Em aprendizagem de máquina, a função custo avalia os coeficientes no modelo, calculando uma previsão para ele em cada instância de treinamento no conjunto de dados, ou seja, realizando uma soma ponderada da função erro para todos os mexemplos do conjunto de treinamento e reduzindo o erro na predição, com o objetivo de otimizar os valores de w e b.

Assinale a alternativa correta que define a fórmula da função custo:

$l (w, b) = \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} y_{i} \log {\hat{y}}_{i} * (1 - y_{i}) \log 1 - {\hat{y}}_{i}$

$l (w, b) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} y_{i} \log {\hat{y}}_{i} / (1 - y_{i}) \log 1 - {\hat{y}}_{i}$

$l (w, b) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} y_{i} \log {\hat{y}}_{i} - (1 - y_{i}) \log 1 - {\hat{y}}_{i}$

$l (w, b) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} y_{i} \log {\hat{y}}_{i} * (1 - y_{i}) \log 1 - {\hat{y}}_{i}$

$l (w, b) = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^{m} y_{i} \log {\hat{y}}_{i} + (1 - y_{i}) \log 1 - {\hat{y}}_{i}$