轉載請注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上 ...
決策與概率估計 假設一個很簡單的實驗來看我們做決策的過程,有一個有偏的硬幣,投了 次, 次出現人頭, 次出現字,下一次拋硬幣,如果我們猜對我們得 元,猜錯我們交出 元。很直覺的,我們每次都會猜人頭的啦。細細一想,我們在做這樣一件事,max , 就是在估計了概率的情況下,我們看兩個決策 人頭 字 哪個帶來的收益大。 換一個想法,我們不先估計出經驗分布P Y X ,而是直接看有沒有可能做出一個決策, ...
2012-07-03 17:32 0 7353 推薦指數:
轉載請注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差部分(loss term) + 正則化部分 ...
http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf Loss Function 損失函數可以看做 誤差 ...
線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法。 最小二 ...
通常而言,損失函數由損失項(loss term)和正則項(regularization term)組成。發現一份不錯的介紹資料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures ...
原文: http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的損失函數文檔,整理 ...
function,也就是你用一個函數E,來表示樣本總體的誤差。 而有時候還會出現loss funct ...
上周分享會,小伙伴提到了“極大似然估計”,發現隔了一年多,竟然對這些基本的機器學習知識毫無准確的概念了。 先驗分布:根據一般的經驗認為隨機變量應該滿足的分布,eg:根據往年的氣候經驗(經驗),推測下雨(結果)的概率即為先驗概率;后驗分布:通過當前訓練數據修正的隨機變量的分布,比先驗分布 ...