【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 ...
原文：机器学习系列（三）——目标函数和损失函数
机器学习基础 三 目录 机器学习基础 三 . 目标函数 . 为什么要使用目标函数 . 目标函数的作用原理 . 为什么目标函数是负的 . 常见的目标函数 . . 二次代价函数 quadratic cost ： . . 交叉熵代价函数 cross entropy ： . . 对数似然代价函数 log likelihood cost ： . 损失函数 . 什么是损失函数 . 常见的损失函数 . 逻辑回归 ...
2020-01-07 10:31 0 3050 推荐指数：
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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 ...
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