机器学习中的损失函数
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常 ...
原文：机器学习中的损失函数
着重介绍hige loss 和 softmax loss。 svm回顾 C ,C 是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如： g x g w Tx b 我们取阈值为 ，此时 f x sgn g x 就是最终的判别函数。对于同一个问题，有多个分类函数，哪一个更好呢 于是引入了 分类间隔 的指标 函数间隔和几何间隔 给定样本 x i, y i ，函数间隔为: ...
2018-12-22 12:42 0 642 推荐指数：
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参考链接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方损失函数：MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...
(转)机器学习中的损失函数
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常 ...
【机器学习】什么是损失函数？
一、定义 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 经典机器学习算法，他们最本质的区别是分类思想（预测f(x)的表达式）不同，有的是 ...
机器学习之损失函数
0. 前言 1. 损失函数 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 总结 参考资料 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题 ...
机器学习-——损失函数
###基础概念 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，换句话，可以解释为我们构建模型得到的预测值与真实值之间的差距。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心 ...
机器学习常用损失函数
信息熵 信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一个三分类问题中，猫狗马的概率如下： label 猫 狗 马 ...
机器学习中常见的损失函数
损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常 ...