【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：機器學習概念區分（一）性能度量 vs 損失函數
.機器學習的三要素就是：表示，評估和優化。 表示： 將樣本空間映射到一個合適的特征空間，一般地，我們更青睞於這樣的表示是低維度的，是更加稀疏交互的，同時也希望是相互獨立的。 從大量特征挑出好的特征，降維 讓機器來學習怎樣表示，就是表示學習。 評估： 模型在數據上表現的量化形式，我們選取合適的函數來表示什么樣子的模型是好的，性能度量就是評估。 用來評價模型好壞的函數 優化： 前兩步都完成后，最后要 ...
2020-08-05 20:50 0 541 推薦指數：
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機器學習-——損失函數
###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 ...
機器學習中的損失函數(二) 回歸問題的損失函數
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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 ...
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