0.687
2018.08.13 16:39:22
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詳解機器學習中的損失函式
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機器學習中常見的損失函式以及它們的特點和適用場景
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機器學習 損失函式 風險函式
1. 前言
我們知道機器學習的三要素是:方法= 模型+策略+演算法, 如何從假設空間中選擇最優模型,這涉及到我們需要用什麼樣的準則進行學習,這就是三要素中的"策略"問題。
在假設空間中選擇模型
1-1 **值與真實值的誤差
損失函式（loss function）是用來度量模型的**值與真實值的不一致程度，是乙個非負實值函式,損失函式越小，**正確程度越高，表示為：
2. 區別損失函式\ 風險函式\ 代價函式\ 目標函式
note：
3. 常見的損失函式
總結看了很多資料和網頁，結合自己的理解寫出了這一篇部落格，以前只知道有這些損失函式，並沒有**過損失函式的適用性以及該如何去推導這些公式。繼續加油o(∩_∩)o~~
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曾經毛毛蟲_wendy
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詳解機器學習中的損失函式
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機器學習中的損失函式
監督學習問題是在假設空間中選取模型作為決策函式，對於給定的輸入x，由f x 給出對應的輸出y，這個輸出的 值可能與真實值一致或不一致，可以用損失函式 loss function 或代價函式 cost function 來度量 錯誤的程度。f x 1,y f x 0,y f x f x 1 y f x...
機器學習 機器學習中的損失函式
在機器學習中，損失函式是用來衡量 結果與實際值之間差別大小的指標。一般的損失函式有5五種 l m 01ifm 0ifm 0 主要用於maximum margin的分類演算法，如svm演算法。hinge損失函式的描述如下式 l y max 0 1 t y 這裡t 1 or 1 y是 值，而t 是實際真...