機器學習總結：幾種常見的損失函數（Loss function）
1. 平方損失函數 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 這時經驗風險函數是MSE，例如在線性回歸中出現 2. 絕對值損失函數： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert ...
原文：【機器學習基礎】常見損失函數總結
在機器學習三步走中，其中最重要的就是第二步找到用於衡量模型好壞的方法，也就是損失函數，通過求解最小化損失，從而求得模型的參數。前面分別對線性回歸 LR以及實戰部分的SVM 決策樹以及集成學習算法進行了概述，其中都用到了不同的損失函數，今天在這里對機器學習中常見的損失函數進行一個總結。 常見損失函數總結 上面說到，損失函數的選擇對於模型訓練起到了至關重要的作用，在不同的算法中往往有着不同的損失函數。 ...
2021-11-09 23:43 0 1050 推薦指數：
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###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 ...