一、常見的損失函式：
損失函式一般用來衡量**值和真實值之間的不一致程度。是乙個非負值，通常用l(y,f(x))來表示。
1.0-1損失函式：
**結果和真實結果一致，則為0，不一致則為1.
2.絕對值損失函式：
真實值和**值差的絕對值。
3.平方損失函式：
4.指數損失函式：
5.對數損失函式：
6.合頁損失函式
t是**值,y是真實值。和svm的損失函式非常相似。
二。各個損失函式的代表演算法
0-1損失函式：感知機
絕對值損失函式：
平方損失函式：線性回歸
指數損失函式：adaboost
對數損失函式：邏輯回歸
合頁損失函式：svm
常見的損失函式
通常機器學習每乙個演算法中都會有乙個目標函式，演算法的求解過程是通過對這個目標函式優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函式 代價函式 作為其目標函式。損失函式用來評價模型的 值和真實值不一樣的程度，損失函式越好，通常模型的效能越好。不同的演算法使用的損失函式不一樣。損失函式分為經驗風險損失...
常見損失函式 損失函式選擇方法
神經網路的學習通過某個指標表示現在的狀態，然後以這個指標為基準，尋找最優權重引數，這個指標就是損失函式 loss function 如上介紹，神經網路損失函式 loss function 也叫目標函式 objective function 的作用 衡量神經網路的輸出與預期值之間的距離，以便控制 調節...
常見損失函式記錄
常見損失函式記錄，主要是自己記一下公式，沒啥講解 最簡單的幾種，沒啥好說的 l y,f x y f x l y,f x left end right.l y,f x y f x 來自svm l y,tilde max 0,1 y tilde y pm 1 出自svm，也叫做svm loss，從數學表...