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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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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假设刚才的房子例子，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呢，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×城镇犯罪率请问这样的话，会发生
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2024-09-26 12:13:22
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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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2024-03-13 12:10:12
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文章目录逻辑回归损失函数代价函数 按照任务的种类，将任务分为 回归任务和 分类任务。区别：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题 逻辑回归逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法，是用回归的办法来做分类。用y^表示实际值等于1的机率的话， 应该在0到1之间。在逻辑回归中，我们的输出应该是等于线性函数
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2024-04-23 16:30:24
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损失函数大致分为两类：回归（Regression）和分类（Classification）。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差(Mean Square Error, MSE)平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）Huber Loss均方误差(Mean Square Error, MSE)指模型预测值与样本真实值之间距离平方的平均值：其中yi和分别表示第个样本的真实值和预
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2024-01-18 19:26:34
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一、损失函数概述在深度学习中，损失函数反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，用以分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方误差、交叉熵损失之类。在pytorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放在模型定义中，而实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播中。 其中均方误差（MSE）损失主要用于回归任务，公式如下：交叉熵损失主要用于分类任务，其公式为： 目标检测任务为分类+回归，其在基本的
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2024-04-07 09:37:55
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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
损失函数神经网络优化，即优化网络权值使得损失函数值变小。 具体可采用的损失函数参考pytorch教程。例子#选定损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
#....省略次要代码
#在训练过程中调用，计算损失
loss = criterion(outputs, labels)优化器基类： Optimizerpytorch 中所有优化器都是Optimizer子类
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2024-04-06 20:43:20
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SKlearn·数据集： https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasetssklearn有自带的一些数据集，在如上地址，通过如下方式导入： from 完成训练模型的步骤如下： from sklearn import datasets# sklearn自带数据集
from sk
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2024-04-15 21:36:06
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1.1 SGDSGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。1.2 SGDMSGDM即为SGD with momentum，它加入了动量机制，1986年提出。 如上所示，当前动量V由上一次迭代动
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2024-03-19 23:05:21
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目录1. 损失函数：1.1 nn.L1Loss1.2 nn.SmoothL1Loss1.3 nn.MSELoss1.4 nn.BCELoss1.5 nn.CrossEntropyLoss1.6 nn.NLLLoss1.7 nn.NLLLoss2d2.优化器Optim2.1 使用2.2 基类 Optimizer2.3 方法3. 优化算法3.1 随机梯度下降算法 SGD算法3-2 平均随机梯
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2024-06-22 15:06:30
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参考链接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc1. 平方损失函数：MSE- L2 Loss那么什么时候用MSE，什么时候用MAE呢？MSE：如果异常点代表在商业中很重要的异常情况，并且需要被检测出来，则应选用MSE损失函数。MAE：相反，如果只把异常值当作受损数据，则应选用MAE损
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2024-05-21 09:34:44
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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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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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目录1 损失函数2 优化算法2.1 正规方程2.1.1 什么是正规方程2.1.2 正规方程求解举例2.1.3 正规方程的推导2.2 梯度下降2.2.1 什么是梯度下降2.2.2 梯度的概念2.2.3 梯度下降举例2.2.4 梯度下降公式3 梯度下降和正规方程的对比3.1 两种方法对比3.2 算法选择依据4 小结
原创
2022-10-03 02:01:04
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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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目录1.损失函数1.1 支持向量机SVM 1.1.1 SVM的代价函数及优化目标1.1.2 如何理解将SVM成为大间距分类器1.1.3 大间距分类器的数学原理1.1.4 SVM核函数（构建非线性分类器） 及控制点的选择1.1.5 构建自己的SVM1.2 softmax分类器 1.3 softmax VS SVM2.优化 2.1 梯度下降法 2.2
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2024-01-22 20:51:34
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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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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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