机器学习中目标函数、损失函数、代价函数之间的区别和联系
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 ...
原文：机器学习之损失函数、代价函数、目标函数的区别与联系
为了评估模型拟合的好坏，通常用损失函数 觉得严格来说相当于下面的目标函数 来度量拟合的程度。损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。 每一个算法都有一个目标函数 objective function ，算法就是让这个目标函数达到最优。对于分类的算法，都会有对错。错了就会有代价，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 预测值与真实 ...
2019-06-13 22:19 0 894 推荐指数：
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