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 ...
原文：机器学习，评估——风险函数
.损失函数vs风险函数 损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。 .风险函数定义 风险函数 riskfunction 期望风险 expected Risk 期望损失 expected loss ，可以认为是平均意义下的损失。 例如：下面的对数损失函数中，损失函数的期望，就是理论上模型f X 关于联合分布P X,Y 的平均意义下的损失。 风险函数有两种，不考虑正则项的 ...
2020-09-11 20:18 0 755 推荐指数：
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