1. 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。   代价函数（Cost Function）：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值的平均。   目标函数（Object Function）：是指 ...

损失函数 Loss Function 也可称为代价函数 Cost Function,用于衡量预测值与实际值的偏离程度。我们机器学习的目标就是希望预测值与实际值偏离较小，也就是希望损失函数较小，也就是所谓的最小化损失函数。 几种常见的损失函数如下： 1.0-1损失 ：可用于分类问题，该函数用户 ...

python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课（博主亲自录制视频）：http://dwz.date/b9vv 1. 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。  代价函数（Cost Function）：是定义 ...

1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE，例如在线性回归中出现 2. 绝对值损失函数： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...

　　 　　通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数，算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。在分类或者回归问题中，通常使用损失函数（代价函数）作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。 　　损失 ...

一、常见的损失函数： 损失函数一般用来衡量预测值和真实值之间的不一致程度。是一个非负值，通常用L(y,f(x))来表示。 1.0-1损失函数： 　　预测结果和真实结果一致，则为0，不一致则为1. 　　 2.绝对值损失函数： 　　真实值和预测值差的绝对值。 　　 3.平方损失函数 ...

在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数： 图像分类：交叉熵 目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss ...

1. 对数损失函数 在逻辑回归中使用对数损失函数，也有人称之为对数似然损失函数 其中 h(x)为对该样本类别预测的概率值 2. 平方损失函数 常用于优化最小二乘法，在实际应用中使用均方差损失作为损失函数 3. 指数损失函数（Adaboost） 学习后补充 4.Hinge损失 ...