机器学习知识总结：代价函数与经验风险、结构风险最小化

最新推荐文章于 2024-03-09 10:57:13 发布
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#机器学习

本文总结了机器学习中代价函数的概念，包括0-1损失、平方损失、绝对损失和对数损失，并探讨了经验风险最小化与结构风险最小化的区别。经验风险在大量样本下有效，但小样本时可能导致过拟合；结构风险最小化通过正则化防止过拟合，寻求经验风险和模型复杂度的平衡。

一、代价函数

代价函数（cost function）用来度量预测错误，损失函数越小模型越好，常见的有4种：

  1. 0-1损失函数：
    这里写图片描述

  2. 平方损失函数：
    这里写图片描述

  3. 绝对损失函数：
    这里写图片描述

  4. 对数损失函数：
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深度学习知识点全面总结
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01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习——什么是代价函数？
最新发布
usstmiracle的博客
01-16 537
在一元线性回归中，模型是一个直线方程，形式为 hθ(x)=θ0+θ1xhθ​(x)=θ0​+θ1​x，其中 θ0θ0​ 和 θ1θ1​ 是模型参数，分别代表截距和斜率。他说通过平移坐标系，让θ0=0，那可能是在说如果我们选择一个新的变量x' = x - x_bar，其中x_bar是x的均值，那么新的模型可能没有截距项。这是在说，不同的参数θ对应不同的直线，而每个θ对应的成本函数值是一个点。总之，这段话主要想表达的是，通过定义一个代价函数，把寻找最佳模型参数的问题转化为一个优化问题，即最小化代价函数。
代价函数总结
weixin_34148456的博客
05-04 209
代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集（x，y），x表示房屋的面积，y表示房屋的价格，我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)（被称为假设函数），以x作为自变量，y作为因变量，用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化会引起假设函数的变化，参数的选择决定了我们得到的直线相对于训练集的准确度，用得到的模型预测的值与训练集中...
代价函数小结
积累 沉淀 博学 广思
01-21 492
深度学习中常用的代价函数 https://blog.youkuaiyun.com/chen645096127/article/details/78991014 代价函数详解 https://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral...
损失函数，代价函数，经验风险，优化函数
weixin_41012399的博客
06-07 434
损失函数 误差的计算方法，单个样本上的，算的是一个样本的误差。 0-1损失函数： 平方损失函数： 绝对损失函数： 负对数损失函数： 代价函数 误差的计算方法，整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 交叉熵损失函数： 二次代价函数： 经验风险 损失函数求平均： 注：这里从公式上看代价函数和经验风险是一样的。不太确定这两个是不是一个意思。 结构风险： 在经验风险中加...
目标函数，损失函数，代价函数，经验风险，结构风险
YM的博客
01-24 1775
损失函数=代价函数，都用于衡量模型拟合的程度。比如：，损失函数越小就代表拟合得越好。 关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，即，所以我们的目标就是最小化，称为经验风险最小化。 但仅仅经验风险最小化是不行的，这样容易导致过拟合，我们不仅要让经验风险最小化，还要让结构风险最小化。这个时候就定义了一个函数 ，这个函数专门用来度量模型的复杂度，在机器学习中也...
代价函数的构造
cym67629069的博客
07-24 669
代价函数的构造代价函数主要是通过假设函数和实际值的差的平方和当我们只有一个参数的时候如下所示当我们有两个参数的时候如下所示 代价函数主要是通过假设函数和实际值的差的平方和 当我们只有一个参数的时候如下所示 此处假设函数和样本的值重合，所以代价函数得出的值为0 实际上是求的蓝色线段的平方和的平均值 当我们有两个参数的时候如下所示 该图是一个立体图，而我们在二维空间中也可以用等高线图来表示该图像...
Python实现机器学习算法：梯度下降与代价函数优化
在机器学习中，常用来最小化代价函数，求解模型的参数。 - **基本思想**：从一个初始点开始，按照代价函数的负梯度方向（即最快下降方向）更新参数，逐步逼近最小值点。 - **公式表示**：参数更新公式为 `theta = ...
机器学习中的目标函数总结.pdf
03-03
在机器学习领域，目标函数是算法优化的核心。目标函数，又称损失函数或代价函数，在有监督学习中用来...通过阅读相关文献、教材，如《机器学习的数学》、《机器学习-原理、算法与应用》，可以更加深入地掌握这些知识。
损失函数、风险函数、目标函数
Neurant的博客
03-27 887
损失函数(单个样本)/代价函数(整个数据集) → 风险函数 → +正则化（过拟合） = 目标函数
[机器学习]代价函数
for justice
02-14 1002
在我们初中的函数表达式中y=kx+b;因为我们的回归问题是一个假设;这时候 hθ(x)就是我们的y ,θ0就是我们的b,θ1就是我们的k;代价函数公式:这里的J(θ0,θ1)指的是我们假设的θ0和θ1进行预测的误差值;m是数据量的大小,hθ就是我们刚刚假设的θ0和θ1 y就是实际的数值,∑为求和运算符,比如5∑1 =5+4+3+2+1; 让我们举个例子如下图在这个图中,当x=1时 y=1 x=2时...
代价函数的意义
xd1501013的博客
03-21 1545
我们来复习上一节的知识： 假设函数：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ​(x)=θ0​+θ1​x 参数：θ0,θ1\theta_0,\theta_1θ0​,θ1​ 代价函数：J(θ0,θ1)=12m∑i=1i=m(h(xi)−yi)2J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{i=m}(h(x^i)...
代价函数Cost Function ，损失函数Loss Function，经验风险empirical risk，期望风险expected risk，结构风险structural risk
weixin_42666153的博客
08-30 1177
代价函数、损失函数、经验风险、期望风险、结构风险、SRM原理
经验风险最小化与结构风险最小化：优化机器学习模型的两种方法
huanfeng_AI的博客
10-22 1265
随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。然而，在构建机器学习模型时，我们面临着两个主要的挑战：经验风险最小化和结构风险最小化。本文将深入探讨这两种方法，并分析它们在优化机器学习模型中的作用。
【机器学习】经验风险最小化与结构风险最小化
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11-11 1万+
1. 损失函数和风险函数 损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。 常用的损失函数有以下几种： （1）0-1损失函数（0-1 loss function） （1） （2）平方损失函数（quadratic loss functio...
机器学习(八)经验风险与结构风险
Maynor的博客
11-08 2090
复杂度J(f)就越大；反之，模型f就越简单，复杂度J(f)就越小，也就是说，复杂度表示对复杂模型的惩罚，lambda>=0是系数，是用以权衡经验风险和模型复杂度，结构风险小需要经验风险与模型复杂度同时小，结构风险小的模型往往对训练数据以及未知的测试数据都有较好的预测。正则化项符合奥卡姆剃刀原理，在所有的可能的模型中，能够很好的解析已知数据并且十分简单的模型才是最好的模型，从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。
机器学习的学习准则（期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化）
...
06-18 2117
要评价模型f(x, θ)的好坏，可通过期望风险R(θ)来衡量：求期望损失R(θ)不仅需要知道损失函数还需要知道真实分布,损失函数可以通过一定的准则计算得到，但是样本空间的真实分布是未知的。所以不能直接求R(θ)。期望风险R(θ)无法计算，给定一个训练集D =，我们可以计算经验风险，经验风险就是在训练集上的平均损失：为了解决过拟合问题，引入了参数正则化来限制模型的能力。使其不要过度的最小化经验风险。这种准则就是结构风险最小化准则
损失函数&代价函数&风险函数&目标函数
weixin_40719943的博客
03-09 874
如：L(Y,f(x))=(Y-f(x))^2，这个函数就是【损失函数】，损失函数越小，代表模型拟合的越好，但是损失函数不是越小越好，太小容易出现过拟合的现象，从而降低模型的泛化能力。f(x)关于训练样本集的平均损失称为经验风险，即T(x)=1/N(L(Y1,f(x1))+..+L(YN,f(xn)))，此时的目标就是求经验风险T(x)的最小化。目标函数：即最终的优化函数，min(T(x))+ʎJ(f)，包含经验风险和结构风险。--损失函数的期望，可以认为是平均意义下的损失。结构风险的定义，就是。
机器学习中的代价函数、损失函数、风险函数、目标函数
CarpeDiem
12-11 7938
本篇主要介绍机器学习经常遇到的代价函数、损失函数、风险函数、目标函数。损失函数主要介绍0-1损失函数、 平方损失函数、绝对值损失函数、对数损失函数、Hinge损失函数；风险函数包括期望风险、经验风险、结构风险；代价函数包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差、交叉嫡代价函数、Huber损失函数、Log-Cosh、Loss分位数损失函数；最后分析各种算法里用到损失函数，主要包括逻辑回归模型、决策树、朴素贝叶斯、KNN、SVM、提升方法。
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