机器学习之模型评估(损失函数的选择)
线性回归： 可以用损失函数来评估模型，这个损失函数可以选择平方损失函数， 将所有样本的x和y代入， 只要损失函数最小，那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归： 可以使用似然概率来评估模型，将所有样本的x和y代入， 只要这个似然概率最大，那么得到的参数，就是模型参数 常见的损失函数 机器学习 ...
原文：机器学习，评估——损失函数
概念区分 性能度量vs损失函数 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，度量模型一次预测的好坏。代价函数 Cost Function 成本函数 经验风险：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，度量平均意义下模型预测的好坏。目标函数 Object Function 结构风险 经验风险 正则化项 ...
2020-08-05 19:18 0 973 推荐指数：
相关推荐
【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 ...
机器学习之损失函数
0. 前言 1. 损失函数 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 总结 参考资料 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题 ...
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 ...
机器学习中的损失函数(二) 回归问题的损失函数
参考链接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方损失函数：MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...
机器学习常用损失函数
信息熵 信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一个三分类问题中，猫狗马的概率如下： label 猫 狗 马 ...
机器学习中常见的损失函数
损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常 ...
机器学习中常见的损失函数
损失函数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。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式 ...