代價敏感學習是指為不同類別的樣本提供不同的權重，從而讓機器學習模型進行學習的一種方法。 在通常的學習任務中，所有樣本的權重一般都是相等的，但是在某些特定的任務中也可以為樣本設置不同的權重。比如風控或者入侵檢測，這兩類任務都具有嚴重的數據不平衡問題，例如風控模型，將一個壞用戶分類為好用戶所造成的損失 ...

代價敏感的學習方法是機器學習領域中的一種新方法，它主要考慮在分類中，當不同的分類錯誤會導致不同的懲罰力度時如何訓練分類器。例如在醫療中，“將病人誤診為健康人的代價”與“將健康人誤診為病人的代價”不同；在金融信用卡盜用檢測中，“將盜用誤認為正常使用的代價”與將“正常使用誤認為盜用的代價”也不同。通常 ...

http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代價函數（有的地方也叫損失函數，Loss Function）在機器學習中的每一種算法中都很重要，因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程，代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度，防止過擬合 ...

有代價，或者說是損失。分類算法的目標就是讓它錯的最少，也就是代價最小。 損失函數又叫誤差函數（預測值與 ...

首先給出結論：損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function） 舉個例子解釋一下:（圖片來自Andrew Ng Machine Learning公開課視頻 ...

損失函數(Loss/Error Function): 計算單個訓練集的誤差，例如：歐氏距離，交叉熵，對比損失，合頁損失 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 至於目標函數(Objective function)，字面一些，就是有某個（最優 ...

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

轉載自：線性回歸與非線性回歸：1.0一元線性回歸與代價函數（損失函數） 回歸分析：用來建立方程模擬兩個或者多個變量之間如何關聯 因變量：被預測的變量（結果/標簽），輸出 自變量：被用來進行預測的變量（特征），輸入 一元線性回歸：包含一個自變量與一個因變量，並且變量的關系用一條 ...