機器學習中經常遇到這幾個概念，用大白話解釋一下： 一、歸一化 把幾個數量級不同的數據，放在一起比較（或者畫在一個數軸上），比如：一條河的長度幾千甚至上萬km，與一個人的高度1.7m，放在一起，人的 ...

多分類問題的交叉熵   在多分類問題中，損失函數（loss function）為交叉熵（cross entropy）損失函數。對於樣本點(x,y)來說，y是真實的標簽，在多分類問題中，其取值只可能為 ...

cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了，具體問度娘，這里主要介紹深度學習中，使用交叉熵作為類別分類。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我們通常見 ...

淺談KL散度 一、第一種理解　　 相對熵（relative entropy）又稱為KL散度（Kullback–Leibler divergence，簡稱KLD），信息散度（information ...

機器學習的面試題中經常會被問到交叉熵(cross entropy)和最大似然估計(MLE)或者KL散度有什么關系，查了一些資料發現優化這3個東西其實是等價的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信 ...

縮寫: NN: neural network, 神經網絡 MSE: Mean Squared Error, 均方誤差 CEE: Cross Entropy Error, 交叉熵誤差.( ...

交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H( ...

1. 信息熵 熵度量了事物的不確定性，越不確定的事物，它的熵就越大。在沒有外部環境的作用下，事物總是向着熵增大的方向發展，所以熵越大，可能性也越大。 \[H(X)=-\sum_{i=1}^n ...

前言 學習決策樹時會接觸到一些信息熵,條件熵和信息增益的知識,此外還有互信息,相對熵,交叉熵和互信息,KL散度等等亂七八糟的知識和名字,我本人已經記得大腦混亂了,還沒有全部記住,所以在這里記錄一下. ...

 sigmoid(x) 函數定義: \[\begin{align*} \sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\ {\sigma \prime (x)} ...