機器學習之損失函數
0. 前言 1. 損失函數 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 總結 參考資料 0. 前言 “盡管新技術新算法層出不窮，但是掌握好基礎算法就能解決手頭 90% 的機器學習問題 ...
原文：【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，有的是基於概率模型，有的是動態規划，表象的區別就是最后的損失函數不同。 二 分類 損失函數 loss function 分為經驗風 ...
2022-02-15 11:24 0 1023 推薦指數：
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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。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常 ...