【機器學習】什么是損失函數？
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 ...
原文：機器學習系列（三）——目標函數和損失函數
機器學習基礎 三 目錄 機器學習基礎 三 . 目標函數 . 為什么要使用目標函數 . 目標函數的作用原理 . 為什么目標函數是負的 . 常見的目標函數 . . 二次代價函數 quadratic cost ： . . 交叉熵代價函數 cross entropy ： . . 對數似然代價函數 log likelihood cost ： . 損失函數 . 什么是損失函數 . 常見的損失函數 . 邏輯回歸 ...
2020-01-07 10:31 0 3050 推薦指數：
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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 ...
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