機器學習中目標函數、損失函數、代價函數之間的區別和聯系
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 ...
原文：機器學習之損失函數、代價函數、目標函數的區別與聯系
為了評估模型擬合的好壞，通常用損失函數 覺得嚴格來說相當於下面的目標函數 來度量擬合的程度。損失函數極小化，意味着擬合程度最好，對應的模型參數即為最優參數。 每一個算法都有一個目標函數 objective function ，算法就是讓這個目標函數達到最優。對於分類的算法，都會有對錯。錯了就會有代價，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 預測值與真實 ...
2019-06-13 22:19 0 894 推薦指數：
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