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/77413541 1）0-1損失函數 記錄分類錯誤的次數。 2）絕對值損失函數 通常用於回歸 ...
原文：常用的機器學習優化方法
在機器學習中，有很多的問題並沒有解析形式的解，或者有解析形式的解但是計算量很大 譬如，超定問題的最小二乘解 ，對於此類問題，通常我們會選擇采用一種迭代的優化方式進行求解。 這些常用的優化算法包括：梯度下降法 Gradient Descent ，共軛梯度法 Conjugate Gradient ，Momentum算法及其變體，牛頓法和擬牛頓法 包括L BFGS ，AdaGrad，Adadelta， ...
2019-08-06 21:32 0 607 推薦指數：
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