機器學習之模型評估(損失函數的選擇)
線性回歸： 可以用損失函數來評估模型，這個損失函數可以選擇平方損失函數， 將所有樣本的x和y代入， 只要損失函數最小，那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸： 可以使用似然概率來評估模型，將所有樣本的x和y代入， 只要這個似然概率最大，那么得到的參數，就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...
原文：機器學習，評估——損失函數
概念區分 性能度量vs損失函數 損失函數 代價函數與目標函數 損失函數 Loss Function ：是定義在單個樣本上的，是指一個樣本的誤差，度量模型一次預測的好壞。代價函數 Cost Function 成本函數 經驗風險：是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是所有損失函數值的平均，度量平均意義下模型預測的好壞。目標函數 Object Function 結構風險 經驗風險 正則化項 ...
2020-08-05 19:18 0 973 推薦指數：
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