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，通常 ...

着重介紹hige loss 和 softmax loss。 svm回顧 \(C_1,C_2\)是要區分的兩個類別，通過分類函數執行時得到的值與閾值的大小關系來決定類別歸屬，例如： \[g(x) = g(w^Tx+b) \] 我們取閾值為0，此時\(f(x)=sgn[g(x ...

參考鏈接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方損失函數：MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...

一、定義 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。 經典機器學習算法，他們最本質的區別是分類思想（預測f(x)的表達式）不同，有的是 ...

0. 前言 1. 損失函數 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 總結 參考資料 0. 前言 “盡管新技術新算法層出不窮，但是掌握好基礎算法就能解決手頭 90% 的機器學習問題 ...

###基礎概念 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，換句話，可以解釋為我們構建模型得到的預測值與真實值之間的差距。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 ...

信息熵 信息熵也被稱為熵，用來表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一個三分類問題中，貓狗馬的概率如下： label 貓 狗 馬 ...

　　損失函數是機器學習中常用於優化模型的目標函數，無論是在分類問題，還是回歸問題，都是通過損失函數最小化來求得我們的學習模型的。損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數是指預測結果和實際結果的差別，結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常 ...