机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然可以用如下方式表述： 对于这m个训练样本，每个样本本身有n维特征。再加上一个偏置项x0, 则每个样本包含n+1维特征： 其中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了如下定义： 分类是监
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2024-08-09 14:15:54
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回归损失函数：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如是否有异常值、机器学习算法的选择、梯度下降的时间复杂度、求导的难易程度以及预测值的置信度等等
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2024-04-14 12:13:09
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“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。在实际
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2024-03-08 21:25:11
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目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth L1 Loss IoU LossGIoU Loss DIoU Loss CIoU
作者：Prince Grover编译：ronghuaiyang 导读 为模型选择合适的损失函数，让模型具有最好的效果。机器学习中的所有算法都依赖于函数的最小化或最大化，我们称之为“目标函数”。一组最小化的函数称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小值的一种常用方法是“梯度下降法”。把损失函数想象成起伏的山，而梯度下降就像从山上滑下来到达最低点。没有一个单
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2024-04-23 16:11:18
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代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
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2024-04-29 15:40:05
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损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
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2024-04-25 14:28:24
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学习人工智能快半年了，从ML到DL，又忘了前面的知识，于是在此总结一下在机器学习中常用的损失函数和导函数，以便以后复习。文中内容仅为笔者总结，仅供大家参考，其中若有错误请大家批评指正。在机器学习问题中，主要可分为回归和分类两大问题。一、回归问题回归问题主要关注的是一个唯一的因变量（需要预测的值）和一个或多个数值型的自变量（预测变量）之间的关系
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2024-04-12 09:54:49
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损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的ΦΦ是正则化项
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2024-05-22 17:30:04
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目录一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集1.2. 读取数据集1.3. 定义模型1.4. 初始化模型参数1.5. 定义损失函数1.6. 定义优化算法1.7. 训练1.8. 小结二、Softmax 回归2.1. Softmax 回归◼ 回归VS分类# Kaggle分类问题◼ 从回归到分类2.2 交叉熵损失2.3 总结一、线性回归的简洁实现1.1. 生成数据集我们首先生成数据集，1.2. 读取数据
常见的损失误差有五种： 1. 铰链损失（Hinge Loss）：主要用于支持向量机（SVM） 中； 2. 互熵损失 （Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 3. 平方损失（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 4. 指数损失（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost
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2024-01-01 13:13:52
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码字不易，欢迎点个赞，谢谢！引言 对于二分类问题逻辑回归是经常被采用的方法，逻辑回归算法就是在样本数据中寻找一个超平面，然后可以把样本数据准确的分隔成不同的类别，并且能够对相应的新数据特征进行分类。 比如上图所示的两类数据样本，怎么寻找一个超平面(直线)分割开红色、蓝色样本？如果新给出一个样本的特征如何预测该样本属于哪个类别？提出逻辑回归算法的假设函数 回顾线性回归中的假
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2024-08-28 13:21:18
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机器学习的所有算法都需要最大化或者最小化目标函数，在最小化场景下，目标函数又称损失函数。实际应用中,选取损失函数需要从多个角度考虑，如是否有异常值、算法、求导难度、预测值的置信度等等。损失函数可分为两大类，分类问题的损失函数和回归问题的损失函数， 本文将对比分析回归问题中最常用的5个损失函数。1、均方误差(又称MSE、L2损失) 回归问题中最常见的损失函数。如果对所有样本点只给出一个预测值，那么这
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2024-03-02 09:56:35
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无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，M
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2023-12-19 20:53:12
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我们仍然选择房子的例子，假设真实的数据之间存在这样的关系：真实关系：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率那么现在，我们随意指定一个关系（猜测）：随机指定关系：预测房子价格 = 0.25×中心区域的距离 + 0.14×城市一氧化氮浓度 + 0.42×自住房平均房价 + 0.34×城镇犯罪率思考一下，
文章目录一、机器学习入门概念一、基本概念机器学习：让机器进行学习和决策机器学习分类：无监督学习、监督学习、强化学习深度学习：模拟人脑，自动提取输入特征，是实现机器学习的方式之一神经网络：一种机器学习的方式二、基本术语二、线性回归与损失函数一、什么是线性回归二、方程表达三、多特征线性回归四、损失函数五、降低损失方法六、随机梯度下降和小批量梯度下降三、Tensorflow和Numpy一、什么是Ten
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2024-09-20 20:39:00
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目录写在前面维度一：学习由浅到深1. Python1.1 Python 编程1.2 Python 常用库2. 机器学习/深度学习（方法/算法）2.1 算法/模型2.2 Python 与 机器学习/深度学习2.3 机器学习/深度学习 与应用NLPCV3. 数学知识3.1 概率统计3.2 线性代数3.3 高等数学维度二：数据挖掘（目的/任务）1. 数据1.2 数据处理维规约度量2. 数据分析（观察）
理解损失的优缺点，才能更好地结合任务组合不同的损失函数。导言在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型[1]。Loss function损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差。Cost function代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差。Objective function目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所
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2024-04-18 08:29:18
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回归损失与分类损失回归用于逼近某个数值，预测的结果是连续的，例如预测小明的身高，160,161,162,163cm。平方损失即MSE： 分类用于预测物体属于某一个标签，预测的结果是离散的，例如预测明天是否下雪：是or否。 由于预测分类，最终的输出需要介于（0,1）之间，通常在网络输出处接上sigmoid或softmax （因为其函数值域在（0,1）之间）。 一个最常见的问题就是：为什么分类任务要用
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2024-03-26 09:14:38
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问题线性回归损失函数为什么要用平方形式？问题背景这是在阿里一面中遇到的问题，当时我的回答是损失函数是是模型预测值与真实值之间的一种距离度量，我们可以计算出每个样本的预测值与真实值之间的距离，全部加起来就得到了所谓的损失函数。而距离的度量可以采用预测值与真实值之间差的绝对值，或者两者之差的平方，当然更高次的也行，只要你喜欢。正如问题所述，为什么我们一般使用的是两者之差的平方而不是两者只差的绝对值呢？
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2024-10-12 11:06:41
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