機器學習常用損失函數
信息熵 信息熵也被稱為熵，用來表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一個三分類問題中，貓狗馬的概率如下： label 貓 狗 馬 ...
原文：機器學習之常用損失函數和優化方法
常見的損失函數有哪些 這里的損失函數嚴格來說是目標函數，一般都稱呼為損失函數 具體見： https: blog.csdn.net iqqiqqiqqiqq article details 損失函數 記錄分類錯誤的次數。 絕對值損失函數 通常用於回歸中 平方損失函數 即真實值與預測值之差的平方和。通常用於線性模型中，如線性回歸模型。之所以采用平方的形式，而非絕對值或三次方的形式，是因為最大似然估計 ...
2019-06-13 22:29 0 1244 推薦指數：
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機器學習常用損失函數 轉載自：機器學習常用損失函數小結 - 王桂波的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/776861188 1.Loss Function、Cost Function 和 Objective Function 的區別和聯系 損失 ...
機器學習常用分類的損失函數
前言 在監督式機器學習中，無論是回歸問題還是分類問題，都少不了使用損失函數（Loss Function）。**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。 若損失函數很小，表明機器學習模型與數據真實分布很接近，則模型性能良好；若損失 ...
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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 ...
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###基礎概念 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，換句話，可以解釋為我們構建模型得到的預測值與真實值之間的差距。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 ...