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：各種損失函數的特點及選擇
分類損失 二分類損失 二分類交叉熵損失 對數似然損失，邏輯回歸損失 L Y,f x frac n sum y ln f x y ln f x 多分類損失 多分類交叉熵損失 L Y,f x frac n sum y i ln f x 常於softmax層一起使用 回歸損失 mae L loss 與 mse L loss mae L Y,f x Y f x mse L Y,f x sum Y f x ...
2020-09-01 23:56 0 1413 推薦指數：
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