統計學習中常用的損失函數
統計學習中常用的損失函數有以下幾種：
(1) 0-1損失函數(0-1 lossfunction):
L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X)
(2) 平方損失函數(quadraticloss function)
L(Y,f(X))=(Y?f(X))2
(3) 絕對損失函數(absoluteloss function)
L(Y,f(X))=|Y?f(X)|
(4) 對數損失函數(logarithmicloss function) 或對數似然損失函數(log-likelihood loss function)
L(Y,P(Y|X))=?logP(Y|X)
損失函數越小，模型就越好。
統計學習中常用的損失函數
相關推薦
機器學習中的損失函數
split 機器 兩個 argmin .org 因此 標簽 假設 loss 著重介紹hige loss 和 softmax loss。 svm回顧 \(C_1,C_2\)是要區分的兩個類別，通過分類函數執行時得到的值與閾值的大小關系來決定類別歸屬，例如： \[g(x) =
統計學習中常用的損失函數
似然 fun 對數 常用 tel 統計學習 統計 oss quad 統計學習中常用的損失函數有以下幾種： (1) 0-1損失函數(0-1 lossfunction): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) (2) 平方損失函數(quadraticlos
機器學習之numpy庫中常用的函數介紹（一）
做的 string idt 維度 數據 round float 數值 array 1. mat() mat()與array的區別： mat是矩陣，數據必須是2維的，是array的子集，包含array的所有特性，所做的運算都是針對矩陣來進行的。 array是數組，數據可以是多
機器學習中的目標函數、損失函數、代價函數有什麽區別？
是我 什麽 www 結構 分享圖片 最小 技術 分享 這一 作者：zzanswer鏈接：https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出
【深度學習】一文讀懂機器學習常用損失函數（Loss Function）
back and 們的 wiki 導出 歐氏距離 classes 自變量 關於 最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用範圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝~
專家坐堂：機器學習中對核函數的理解
wechat size 學習 blank weixin itl cti title redirect 專家坐堂：機器學習中對核函數的理解 專家坐堂：機器學習中對核函數的理解
matlab中常用的函數
排列 sort mode col bsp column 向量 表示 ast find()函數： 功能：用於返回矩陣中想要的元素的索引值； 用法： index = find(X), 當X為一個矩陣時，返回的index是一個列向量，表示矩陣X中非零值的索引值，這個索引值吧，是
【sql中常用的函數】
顯示 error res tro 返回值 nbsp 類型 數字 整數 cast函數 一、語法： CAST (expression AS data_type) 參數說明： expression：任何有效的SQServer表達式。 AS：用於分隔兩個參數，在A
SQL中常用系統函數
display 類型 指定 pos 函數 rect rep value 登陸 --1 CONVERT(數據類型,表達式),CAST( 表達式 AS 數據類型) 轉變數據類型--將數字轉化為字符串SELECT CONVERT(varchar(2),12)+CONVERT(va
c++ 學習之常用時間函數一覽
差異 進行 學習 當前時間 沒有 使用 ++ 本地 轉換 c++ 學習之常用時間函數一覽 時間的種類 本地時間：UTC + 時區差 = 本地時間 UTC（世界協調時）：以地球自轉為基礎的時間標準。 GMT（世界時，格林威治時間）：對地球轉速周期性差異進行校正後的世界時。 一
re模塊中常用功能函數
sed pen call 理解 err erl cal 序列 port re模塊中常用功能函數 正則表達式是一個特殊的字符序列，它能幫助你方便的檢查一個字符串是否與某種模式匹配。 Python 自1.5版本起增加了re 模塊，它提供 Perl 風格的正則表達式模式。
機器學習中常用損失函式
1. 損失函式 損失函式（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)f(x)值。 2. 常用損失函式 常見的損失誤差有五種： 1. 鉸鏈損失（Hinge Loss）：主要用於支援向量機（SVM） 中
吳裕雄 python 機器學習——模型選擇損失函數模型
als ota spa average 分享 img bsp total info from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[
機器學習中目標函數、損失函數、代價函數之間的區別和聯系
最好 reg ecc 期望 raw 擬合 data- ati 最優 首先給出結論：損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function） 舉個例子解釋一下:（圖片來自Andre
SQL Server 中截取字符串常用的函數
site center money sin ima 表達 epo arch rdb SQL Server 中截取字符串常用的函數： 1.LEFT ( character_expression , integer_expression ) 函數說明：LEFT ( ‘源字符串‘
os模塊中關於文件/目錄常用的函數使用方法
shell命令 拋出異常 存在 多層 mdi exist text ase 分隔符 os模塊中關於文件/目錄常用的函數使用方法 函數名 使用方法 getcwd() 返回當前工作目錄 chdir(path) 改變工作目錄 listdir(
機器學習 損失函數(Loss/Error Function)、代價函數(Cost Function)和目標函數(Objective function)
objective nbsp 單個 bject 定義 body 個人 cti 屬於 損失函數(Loss/Error Function): 計算單個訓練集的誤差 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 至於目標函數(Objectiv
PHP中嵌入正則表達式常用的函數
php 關鍵字 reg lang pattern scripting 需要 ott choice PHP中嵌入正則表達式常用的函數有四個：1、preg_match() ：preg_match() 函數用於進行正則表達式匹配，成功返回 1 ，否則返回 0 。語法：int pr
[吃藥深度學習隨筆] 損失函數
global flow SQ oss 網絡層 訓練 dom AD atm 神經元模型 常用的激活函數（激勵函數）： 神經網絡（NN）復雜度：多用神經網絡層數和神經網絡參數個數來表示 層數 = 隱藏層層數+1個輸出層 參數個數 = 總W（權重） +
機器學習之路： tensorflow 自定義 損失函數
cond pre port var IV 學習 col float ria git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ 1 import tensor