損失函數 是用來衡量一個預測器在對輸入數據進行分類預測時的質量好壞。損失值越小，分類器的效果越好，越能反映輸入數據與輸出類別標簽的關系（雖然我們的模型有時候會過擬合——這是由於訓練數據被過度擬合，導致我們的模型失去了泛化能力）。相反，損失值越大，我們需要花更多的精力來提升模型的准確率。就參數化學 ...

1. SVM 損失：在一個樣本中，對於真實分類與其他每各個分類，如果真實分類所得的分數與其他各分類所得的分數差距大於或等於安全距離，則真實標簽分類與該分類沒有損失值；反之則需要計算真實分類與該分類的損失值； 真實分類與其他各分類的損失值的總和即為一個樣本的損失值 ①即真實標簽分類所得分數大於等於 ...

12.支持向量機 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 參考資料 斯坦福大學 2014 機器學習教程中文筆記 by 黃海廣 12.1 SVM損失函數 從邏輯回歸到支持向量機 為了描述支持向量機，事實上，我將會從邏輯回歸開始展示 ...

損失函數專題 范數 L0范數 L0范數是指向量中非0的元素的個數。如果用L0規則化一個參數矩陣W，就是希望W中大部分元素是零，實現稀疏。 L0范數的應用： 特征選擇：實現特征的自動選擇，去除無用特征。稀疏化可以去掉這些無用特征，將特征對應的權重置為零。 可解釋 ...

　　損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項 ...

監督學習中通常通過對損失函數最優化（最小化）來學習模型。 本文介紹了幾種損失函數和正則化項以及正則化對模型的影響。 損失函數 損失函數度量模型一次預測的好壞，風險函數度量平均意義下模型預測的好壞。 模型的輸入輸出是隨機變量(X,Y)遵循聯合分布P(X,Y),損失函數的期望 ...

一、對於回歸問題，基本目標是建模條件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood 這個函數可以作為優化目標，其中的第二項與參數無關，在優化的時候不用計算在內。實際中所用到的各種不同的目標函數不過是對於的形式做了 ...

機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss） 1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度 ...