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 ...
原文：機器學習，評估——風險函數
.損失函數vs風險函數 損失函數度量模型一次預測的好壞，風險函數度量平均意義下模型預測的好壞。 .風險函數定義 風險函數 riskfunction 期望風險 expected Risk 期望損失 expected loss ，可以認為是平均意義下的損失。 例如：下面的對數損失函數中，損失函數的期望，就是理論上模型f X 關於聯合分布P X,Y 的平均意義下的損失。 風險函數有兩種，不考慮正則項的 ...
2020-09-11 20:18 0 755 推薦指數：
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