機器學習中的損失函數(二) 回歸問題的損失函數
參考鏈接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc 1. 平方損失函數：MSE- L2 Loss $$MSE = \sum_{i = 1}^n (y_i - \hat{y_i ...
原文：機器學習常用回歸的損失函數(超全面)
損失函數 是機器學習優化中至關重要的一部分。L L 損失函數相信大多數人都早已不陌生。那你了解Huber損失 Log Cosh損失 以及常用於計算預測區間的分位數損失函數么 這些可都是機器學習大牛最常用的回歸損失函數哦 機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數，這個函數被稱為 目標函數 。其中，我們一般把最小化的一類函數，稱為 損失函數 。它能根據預測結果，衡量出模型預測能力的好壞。 在 ...
2020-11-04 13:58 0 1426 推薦指數：
相關推薦
機器學習常用損失函數
信息熵 信息熵也被稱為熵，用來表示所有信息量的期望。 公式如下： 例如在一個三分類問題中，貓狗馬的概率如下： label 貓 狗 馬 ...
機器學習常用的損失函數
分類損失函數 一、LogLoss對數損失函數（邏輯回歸，交叉熵損失） 有些人可能覺得邏輯回歸的損失函數就是平方損失，其實並不是。平方損失函數可以通過線性回歸在假設樣本是高斯分布的條件下推導得到，而邏輯回歸得到的並不是平方損失。在邏輯回歸的推導中，它假設樣本服從伯努利分布 ...
機器學習常用損失函數
機器學習常用損失函數 轉載自：機器學習常用損失函數小結 - 王桂波的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/776861188 1.Loss Function、Cost Function 和 Objective Function 的區別和聯系 損失 ...
機器學習常用分類的損失函數
前言 在監督式機器學習中，無論是回歸問題還是分類問題，都少不了使用損失函數（Loss Function）。**損失函數（Loss Function）**是用來估量模型的預測值 f(x) 與真實值 y 的不一致程度。 若損失函數很小，表明機器學習模型與數據真實分布很接近，則模型性能良好；若損失 ...
機器學習之線性回歸，預測函數，損失函數
和回歸是機器學習可以解決兩大主要問題，從預測值的類型上看，連續變量預測的定量輸出稱為回歸；離散變量預測的 ...
機器學習中常用激活函數和損失函數
1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點：在於輸出映射在（0，1）范圍內，單調連續，適合用作輸出層，求導容易 缺點：一旦輸入落入飽和區，一階導數接近0，就可能產生 ...
【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 ...