詳解機器學習損失函數之交叉熵
本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天這篇文章和大家聊聊機器學習領域的熵。 我在看paper的時候發現對於交叉熵的理解又有些遺忘，復習了一下之后，又有了一些新的認識。故寫下本文和大家分享。 熵這個概念應用非常廣泛，我個人認為比較經典的一個應用是在熱力學當中，反應 ...
原文：機器學習筆記之為什么邏輯回歸的損失函數是交叉熵
x 概要 邏輯回歸 logistic regression 在機器學習中是非常經典的分類方法，周志華教授的 機器學習 書中稱其為對數幾率回歸，因為其屬於對數線性模型。 在算法面試中，邏輯回歸也經常被問到，常見的面試題包括： 邏輯回歸推導 邏輯回歸如何實現多分類 SVM與LR的聯系與區別 邏輯回歸反向傳播偽代碼 大家可以思考下能不能回答 推導出，但這次討論的問題是： 為什么邏輯回歸損失函數是交叉熵 ...
2021-02-23 23:08 0 363 推薦指數：
相關推薦
《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（3）--邏輯回歸思想、概率計算、sigmoid 函數、邏輯回歸的損失函數計算
四、邏輯回歸 邏輯回歸是屬於機器學習里面的監督學習，它是以回歸的思想來解決分類問題的一種非常經典的二分類分類器。由於其訓練后的參數有較強的可解釋性，在諸多領域中，邏輯回歸通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘業務相關信息或提升模型性能。 1、邏輯回歸思想 當一看到“回歸 ...
統計學習：邏輯回歸與交叉熵損失（Pytorch實現）
1 Logistic 分布和對率回歸 監督學習的模型可以是概率模型或非概率模型，由條件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或決 策函數(decision function)\(Y=f(\bm{X})\)表示，隨具體學習方法而定。對具體的輸入\(\bm{x}\)進行相應的輸出預測並得到某個結果時 ...
【機器學習基礎】交叉熵（cross entropy）損失函數是凸函數嗎？
之所以會有這個問題，是因為在學習 logistic regression 時，《統計機器學習》一書說它的負對數似然函數是凸函數，而 logistic regression 的負對數似然函數（negative log likelihood）和 交叉熵函數（cross entropy）具有一樣的形式 ...
機器學習之路：tensorflow 深度學習中 分類問題的損失函數 交叉熵
經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 當事件總數是一定的時候， 概率函數滿足： 任意x p(X ...
[吳恩達機器學習筆記]12支持向量機1從邏輯回歸到SVM/SVM的損失函數
12.支持向量機 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 參考資料 斯坦福大學 2014 機器學習教程中文筆記 by 黃海廣 12.1 SVM損失函數 從邏輯回歸到支持向量機 為了描述支持向量機，事實上，我將會從邏輯回歸開始展示 ...
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 ...
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 ...