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. 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）：是指最终 ...

引言 在Quora Question Pairs比赛中，我们的目标是判断给定的两个问题的语义信息是否相同（即是否为重复问题），使用的评估标准是log loss，交叉熵损失函数 \[\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N}{-y_i \log{\widehat{y}_i ...

机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定的数据 建模程度的方法。如果预测值与真实值之前偏离较远，那么损失函数便会得到一个比较大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值与真实值之间的这种误差。 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数 ...

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 ...