【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：机器学习概念区分（一）性能度量 vs 损失函数
.机器学习的三要素就是：表示，评估和优化。 表示： 将样本空间映射到一个合适的特征空间，一般地，我们更青睐于这样的表示是低维度的，是更加稀疏交互的，同时也希望是相互独立的。 从大量特征挑出好的特征，降维 让机器来学习怎样表示，就是表示学习。 评估： 模型在数据上表现的量化形式，我们选取合适的函数来表示什么样子的模型是好的，性能度量就是评估。 用来评价模型好坏的函数 优化： 前两步都完成后，最后要 ...
2020-08-05 20:50 0 541 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 ...
机器学习中的损失函数(二) 回归问题的损失函数
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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 ...
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