機器學習總結：幾種常見的損失函數（Loss function）
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 ...
原文：【深度學習】一文讀懂機器學習常用損失函數（Loss Function）
最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用范圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝 損失函數 loss function 是用來估量模型的預測值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 ...
2018-06-23 14:46 0 50185 推薦指數：
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