机器学习常用的损失函数
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 ...
原文：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 predict . . . 信息量 log . log . log . 信息熵为：H . log . . log . . log . 针对二分类问题可以简写如下： 相对熵 KL散度 如果对于同一个随机变量X，有两个单独的概率分布P x 和Q x ，则我们可以使用KL ...
2021-02-02 16:07 0 306 推荐指数：
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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 ...
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机器学习-——损失函数
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机器学习常用回归的损失函数(超全面)
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