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 ...

　　 　　通常機器學習每一個算法中都會有一個目標函數，算法的求解過程是通過對這個目標函數優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函數（代價函數）作為其目標函數。損失函數用來評價模型的預測值和真實值不一樣的程度，損失函數越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的損失函數不一樣。 　　損失 ...

1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點：在於輸出映射在（0，1）范圍內，單調連續，適合用作輸出層，求導容易 缺點：一旦輸入落入飽和區，一階導數接近0，就可能產生 ...

機器通過損失函數進行學習。這是一種評估特定算法對給定的數據 建模程度的方法。如果預測值與真實值之前偏離較遠，那么損失函數便會得到一個比較大的值。在一些優化函數的輔助下，損失函數逐漸學會減少預測值與真實值之間的這種誤差。 機器學習中的所有算法都依賴於最小化或最大化某一個函數，我們稱之為“目標函數 ...

1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE，例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...

在機器學習三步走中，其中最重要的就是第二步找到用於衡量模型好壞的方法，也就是損失函數，通過求解最小化損失，從而求得模型的參數。前面分別對線性回歸、LR以及實戰部分的SVM、決策樹以及集成學習算法進行了概述，其中都用到了不同的損失函數，今天在這里對機器學習中常見的損失函數進行一個總結。 常見 ...

就是logistic回歸，策略最常用的方法是用一個損失函數(loss function)或代價函數(cost funct ...

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 ...