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 ...

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 ...

　　 　　通常機器學習每一個算法中都會有一個目標函數，算法的求解過程是通過對這個目標函數優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函數（代價函數）作為其目標函數。損失函數用來評價模型的預測值和真實值不一樣的程度，損失函數越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的損失函數不一樣。 　　損失 ...

在機器學習三步走中，其中最重要的就是第二步找到用於衡量模型好壞的方法，也就是損失函數，通過求解最小化損失，從而求得模型的參數。前面分別對線性回歸、LR以及實戰部分的SVM、決策樹以及集成學習算法進行了概述，其中都用到了不同的損失函數，今天在這里對機器學習中常見的損失函數進行一個總結。 常見 ...

　　損失函數是機器學習中常用於優化模型的目標函數，無論是在分類問題，還是回歸問題，都是通過損失函數最小化來求得我們的學習模型的。損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數是指預測結果和實際結果的差別，結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常 ...

損失函數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。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常可以表示成如下式 ...

https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)">f(x)f(x) 與真實值 Y">YY 的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用 L ...

轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 線性回歸中提到最小二乘損失函數及其相關知識。對於這一部分知識不清楚的同學可以參考上一篇文章《線性回歸、梯度下降》。本篇文章主要講解使用最小二乘法法構建損失函數和最小化損失函數的方法 ...