線性回歸損失函數求解
引言 上一篇筆記中已經記錄了，如何對一個無解的線性方程組\(Ax=b\)求近似解。在這里，我們先來回顧兩個知識點： 如何判斷一個線性方程組無解：如果拿上面那個方程組\(Ax=b\)舉例，那就 ...
原文：lightgbm 回歸損失函數
sum weights 可以通過參數設置。 如果不設置，那么值就是樣本的個數。 指定每個樣本的權重。 我突然想到基金預測，可以設置樣本的權重。 真實漲幅越高，權重越小。 反之，權重越高。 因為如果預測偏低，那么loss 損失越大。 rmse : sum loss 和 score label score label loss std::sqrt sum loss sum weights l : 誤 ...
2020-12-07 21:11 0 1347 推薦指數：
相關推薦
邏輯回歸損失函數推導
的病人，你只能知道他3個月后到底是病危或者存活。所以線性回歸並不適用這種場景。 logistic函數 ...
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 ...
logistic回歸的損失函數是什么形式？為什么？為什么不選平方損失函數？
https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...
為什么邏輯回歸損失函數不用均方損失/二元邏輯回歸的損失函數適合采用對數損失函數
邏輯回歸可以用於處理二元分類問題，將輸出值控制在[0，1]區間內，為確保輸出值時鍾若在0到1之間，采用sigmoid函數，其具有該特性，將線性回歸訓練得到的模型輸出數據作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保證了y在0~1之間 邏輯回歸中用到sigmoid函數 ...
回歸問題常用的損失函數總結
1. 均方誤差MSE 歸一化的均方誤差（NMSE） 2. 平均絕對誤差MAE 3. Huber損失函數 4. Log-Cosh損失函數 5. 實例 6. tanh Python中直接調用np.tanh ...
keras 分類回歸 損失函數與評價指標
1、目標函數 (1）mean_squared_error / mse 均方誤差，常用的目標函數，公式為((y_pred-y_true)**2).mean()(2）mean_absolute_error / mae 絕對值均差，公式為(|y_pred-y_true|).mean ...
交叉熵損失函數的求導(Logistic回歸)
前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...