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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:236
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  • 损失函数(lossfunction)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
    2016-06-08 17:29:19
    阅读量:81828
    评论:4
  • 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度...
    2018-08-03 23:01:35
    阅读量:623
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  • 有监督学习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: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}{(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}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x0x0,则每个样本包含n+1维特征: x=[x0,x...
    2019-02-14 11:19:54
    阅读量:186
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  • 机器学习模型关于单个样本的预测值与真实值的差称为损失。损失越小,模型越好,如果预测值与真实值相等,就是没有损失。用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。常用的损失函数有以下几种(引用自李航的《统计学习方法》)1.0-1损失函数二类分类任务中,预测值与真实值不同,就是预测错误,则损失是1;预测值与真实值相等,就是预测正确,损失是0,就是
    2018-02-01 11:40:29
    阅读量:3423
    评论:1
  • 前言:我们学习一个算法总是要有个指标或者多个指标来衡量一下算的好不好,不同的机器学习问题就有了不同的努力目标,今天我们就来聊一聊回归意义下的损失函数、正则化的前世今生,从哪里来,到哪里去。一.L1、L2下的LassoRegression和RidgeRegression对于机器学习,谈到正则化,首先映入脑子的可能是L1正则化、L2正则化,接着又跑出来LassoRegressio
    2017-09-21 14:22:17
    阅读量:7873
    评论:4
  • 前言:损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素,通过对损失函数的定义、优化,就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中损失函数的作用:衡量模型模型预测的好坏。正文:首先我们假设要预测一个公司某商品的销售量:X:门店数Y:销量我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢?我们根据图上的点描述出一条直线:似乎这个直线差不多能说明门店数X和Y得关系了:...
    2016-12-27 10:45:48
    阅读量:7613
    评论:1
  • 摘要:还不知道这五种损失函数?你怎么在机器学习这个圈子里面混?在机器学习中,所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程,我们常常把最小化的函数称为损失函数,它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。在寻找最小值的过程中,我们最常用的方法是梯度下降法。虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣,并且为我们提供了优化的方向,但是我们必须知道没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函...
    2018-06-19 13:46:43
    阅读量:2822
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  • 说到机器学习,初学者听到最多的就是损失函数了吧 我对这个词也是一头雾水好像今天一个定义明天又是一个定义,读了大量的文章和博客终于有点起色(感谢论坛各位大佬)这里用自己的简单语言大致说下什么是损失函数如果一个地方看不懂就换个博客看总会有适合你的文章万一这篇就是了呢首先我们需要了解损失函数的定义是什么:衡量模型模型预测的好坏可能这么说有点小小的抽象,那么在解释
    2017-12-13 10:50:46
    阅读量:12375
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