机器学习，评估——损失函数
概念区分 性能度量vs损失函数 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差，度量模型一次预测的好坏。代价函数（Cost Function）=成本函数=经验风险：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数 ...
原文：机器学习之模型评估(损失函数的选择)
线性回归： 可以用损失函数来评估模型，这个损失函数可以选择平方损失函数， 将所有样本的x和y代入， 只要损失函数最小，那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归： 可以使用似然概率来评估模型，将所有样本的x和y代入， 只要这个似然概率最大，那么得到的参数，就是模型参数 常见的损失函数 机器学习或者统计机器学习常见的损失函数如下： . 损失函数 loss function L Y,f X , ,Y f X ...
2018-04-13 13:24 0 1353 推荐指数：
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