原文:机器学习常用回归的损失函数(超全面)

损失函数 是机器学习优化中至关重要的一部分。L L 损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失 Log Cosh损失 以及常用于计算预测区间的分位数损失函数么 这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为 目标函数 。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为 损失函数 。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 在 ...

2020-11-04 13:58 0 1426 推荐指数:

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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 ...

Wed Feb 03 00:07:00 CST 2021 0 306
机器学习常用损失函数

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 ...

Sun Sep 15 01:11:00 CST 2019 0 485
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/776861188 1.Loss Function、Cost Function 和 Objective Function 的区别和联系 损失 ...

Sat Oct 31 17:53:00 CST 2020 0 514
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 ...

Wed Nov 04 22:51:00 CST 2020 0 2004
机器学习常用激活函数损失函数

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 ...

Tue Aug 13 23:54:00 CST 2019 0 1538
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 ...

Tue Feb 15 19:24:00 CST 2022 0 1023
 
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