机器学习之常用损失函数和优化方法
常见的损失函数有哪些？（这里的损失函数严格来说是目标函数，一般都称呼为损失函数） 具体见： https://blog.csdn.net/iqqiqqiqqiqq/article/details/77413541 1）0-1损失函数 记录分类错误的次数。 2）绝对值损失函数 通常用于回归 ...
原文：常用的机器学习优化方法
在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大 譬如，超定问题的最小二乘解 ，对于此类问题，通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 这些常用的优化算法包括：梯度下降法 Gradient Descent ，共轭梯度法 Conjugate Gradient ，Momentum算法及其变体，牛顿法和拟牛顿法 包括L BFGS ，AdaGrad，Adadelta， ...
2019-08-06 21:32 0 607 推荐指数：
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机器学习中常见优化方法汇总
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