代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重，从而让机器学习模型进行学习的一种方法。 在通常的学习任务中，所有样本的权重一般都是相等的，但是在某些特定的任务中也可以为样本设置不同的权重。比如风控或者入侵检测，这两类任务都具有严重的数据不平衡问题，例如风控模型，将一个坏用户分类为好用户所造成的损失 ...

代价敏感的学习方法是机器学习领域中的一种新方法，它主要考虑在分类中，当不同的分类错误会导致不同的惩罚力度时如何训练分类器。例如在医疗中，“将病人误诊为健康人的代价”与“将健康人误诊为病人的代价”不同；在金融信用卡盗用检测中，“将盗用误认为正常使用的代价”与将“正常使用误认为盗用的代价”也不同。通常 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合 ...

有代价，或者说是损失。分类算法的目标就是让它错的最少，也就是代价最小。 损失函数又叫误差函数（预测值与 ...

首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function） 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频 ...

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差，例如：欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function)，字面一些，就是有某个（最优 ...

前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出 ...

转载自：线性回归与非线性回归：1.0一元线性回归与代价函数（损失函数） 回归分析：用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 因变量：被预测的变量（结果/标签），输出 自变量：被用来进行预测的变量（特征），输入 一元线性回归：包含一个自变量与一个因变量，并且变量的关系用一条 ...