机器学习总结：几种常见的损失函数（Loss function）
1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE，例如在线性回归中出现 2. 绝对值损失函数： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
原文：【机器学习基础】常见损失函数总结
在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归 LR以及实战部分的SVM 决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总结 上面说到，损失函数的选择对于模型训练起到了至关重要的作用，在不同的算法中往往有着不同的损失函数。 ...
2021-11-09 23:43 0 1050 推荐指数：
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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 ...