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 ...
原文：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 predict . . . 信息量 log . log . log . 信息熵為：H . log . . log . . log . 針對二分類問題可以簡寫如下： 相對熵 KL散度 如果對於同一個隨機變量X，有兩個單獨的概率分布P x 和Q x ，則我們可以使用KL ...
2021-02-02 16:07 0 306 推薦指數：
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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 ...
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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 ...
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機器學習之損失函數
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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。L1、L2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 ...