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 ...
原文：机器学习常用损失函数
机器学习常用损失函数 转载自：机器学习常用损失函数小结 王桂波的文章 知乎 https: zhuanlan.zhihu.com p .Loss Function Cost Function 和 Objective Function 的区别和联系 损失函数 Loss Function 通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出 和一个真实 ，损失函数输出一个实值损失 代价函数 Cost Funct ...
2020-10-31 09:53 0 514 推荐指数：
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分类损失函数 一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失） 有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失，其实并不是。平方损失函数可以通过线性回归在假设样本是高斯分布的条件下推导得到，而逻辑回归得到的并不是平方损失。在逻辑回归的推导中，它假设样本服从伯努利分布 ...
机器学习常用分类的损失函数
前言 在监督式机器学习中，无论是回归问题还是分类问题，都少不了使用损失函数（Loss Function）。**损失函数（Loss Function）**是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。 若损失函数很小，表明机器学习模型与数据真实分布很接近，则模型性能良好；若损失 ...
机器学习中常用激活函数和损失函数
1. 激活函数 1.1 各激活函数曲线对比 常用激活函数： 1.2 各激活函数优缺点 sigmoid函数 优点：在于输出映射在（0，1）范围内，单调连续，适合用作输出层，求导容易 缺点：一旦输入落入饱和区，一阶导数接近0，就可能产生 ...
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###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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