交叉熵和對數損失函數之間的關系
交叉熵 熵/信息熵 假設一個發送者想傳輸一個隨機變量的值給接收者。這個過程中，他們傳輸的平均信息量為： 叫隨機變量的熵，其中 把熵擴展到連續變量的概率分布,則熵變為 被稱為微分熵。 ...
原文：損失函數與正則項之間的關系和分析
看了知乎一篇博文當我們優化損失函數時，我們在優化什么收獲良多，對機器學習分類和回歸中損失函數和正則項也有了更深的認識。理解了這些，可以加深對邏輯回歸，Softmax,線性回歸等機器學習方法的理解，知道為什么要這樣。現簡單總結一下。 貝葉斯公式： p x y frac p y x p x p y 如果設訓練集為 D ，那么對於模型參數 w 來說，貝葉斯公式為： p w D frac p D w p ...
2018-03-16 22:33 0 4337 推薦指數：
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