常见损失及其推导

最新推荐文章于 2025-12-11 12:02:01 发布
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#机器学习

博客围绕交叉熵和均方误差展开，提及了最大似然估计和梯度等相关内容，这些都是机器学习中常见的概念，对于理解模型训练和评估有重要意义。

​​交叉熵

  • 最大似然估计
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  • 梯度
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均方误差

  • 最大似然估计
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相对相应损失
weixin_35750483的博客
12-25 210
相对损失是指相对于某一基准值的损失。这个基准值可以是一个预期的值，也可以是实际的值。例如，如果你预测了一个股票的价格，并且这个股票的实际价格比你预测的价格低了 $10 元，那么你就会产生 $10 元的相对损失。 在机器学习中，相对损失通常用于衡量模型预测的准确度。例如，均方差误差 (MSE) 就是一种常用的相对损失函数，它衡量的是模型预测的值与实际值之间的差异。 总的来说，相对损失是一种常用的衡量...
机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
weixin_41174300的博客
08-28 2002
损失函数在模型训练中的角色是衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。损失函数的输出通常是一个非负数，越接近0表示模型预测越准确。
LLMs-NTP损失函数推导
m0_46252199的博客
12-11 1889
解释了 next token prediction 中交叉熵损失的计算过程。通过优化模型预测的概率，目标是最大化正确词的概率。文章详细描述了 logits 和 targets 的含义、维度及其在损失计算中的作用，提供了清晰的推导和代码示例。
手推SVM（三）-软间隔和损失函数的推导
多元思考力
12-08 5841
1.软间隔的提出 上一篇文章（手推SVM（二）-核方法 ）我们用核方法来解决线性不可分问题，但如果即使映射到高维空间中，仍然有部分点不能完美的区分开呢？ 如图，无论核函数怎么选取，都不能完美区分开数据，即使能完美的区分开数据，也会很容易导致过拟合的发生，这时候我们该怎么办呢？既然人在做某事的时候，能允许犯一点小错，那模型为什么就不能允许犯一点小错呢？这就是软间隔的想法，既然确实无法区分开，那我
多分类svm的hinge loss公式推导_损失函数—深度学习常见损失函数总结【图像分类|下】...
weixin_39862097的博客
11-23 1432
点击蓝字关注我们AI研习图书馆，发现不一样的精彩世界学习笔记常见损失函数总结-图像分类下篇一、前言在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是十分重大的。接下来，重点总结一下在实习工作实践中经常用到的损失函数：图像分类：softmax，weighted softmax loss，focal ...
梯度（常见函数梯度推导，单层多层感知机梯度推导）
weixin_46955575的博客
08-25 940
梯度：各个变量的偏导组成的向量。
机器学习算法及其损失函数
bbbeoy的专栏
03-09 2971
[-]监督学习及其目标函数损失函数loss函数平方损失函数最小二乘法 Ordinary Least Squares平方损失Square loss的标准形式最小二乘法解线性回归最小二乘解log对数损失函数逻辑回归log损失函数的标准形式交叉熵logistic的损失函数表达式Hinge损失函数SVMHinge 损失函数的标准形式核函数感知损失感知机算法感知机算法的损失函数两者的等价指数损失函数Adab...
PCA数学原理及其简单推导过程
qq_35667901的博客
05-23 1865
对于经典特征变量选择算法主成分分析PCA，以下博主的文章非常好： 1.http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 2.https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.matongxue.com/madocs/1025.html
机器学习公式推导
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dabokele的博客
03-28 1万+
　　本篇笔记主要记录及推导Andrew NG的Machine Learning课程中出现的公式。 　　我们假设对于任意的分类、聚类、回归等问题在自然界中总是存在一个精确的模型与之相对应，接下来我们要做的就是根据获取的样本来反推并确定这个模型。由于我们毕竟无法遍历这个问题所有的情况，所以我们只能根据获取的样本去尽可能接近的确定这个模型。 　　公式化上面这段描述，问题对应的模型就藏在假设空间(Hy...
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# 分类与回归问题的损失函数推导 ## 1. 分类问题损失函数推导实践 ### 1.1 实践任务 打开 [http://mng.bz/OMJK](http://mng.bz/OMJK)，逐步运行代码，直到遇到笔图标指示的练习。在练习中，需要使用未经训练的卷积...
xgboost推导及常见问题
aift的专栏
04-07 646
文章目录XGBoost 推导思路XGBoost 详细推导过程树的生长细节分裂一个结点寻找最佳分裂点停止生长常见问题References 本篇文章仅仅是之前自己学习xgboost时的学习笔记，仅作备忘录之用。本篇文章大部分内容摘自多篇文章的精华部分，文章中及最后已注明出处，在此一并感谢各位大佬！ XGBoost 推导思路 图片来源及详细解释见：知乎文章。建议参考陈天齐大佬的PDF。 XGBoo...
交叉熵损失函数整理
Kevin.wang
07-26 4735
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肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
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12-09 1236
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2303_77568009的博客
12-09 667
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机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
最新发布
TracyCoder的博客
12-11 755
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第二届机器学习、计算智能与模式识别国际学术会议（MLCIPR 2025）
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摘要： 2025年12月19-21日，MLCIPR2025国际会议将在南京举办，聚焦机器学习（ML）、计算智能（CI）与模式识别（PR）的融合与创新。会议涵盖技术架构解析（如监督学习、进化算法）、工程实践（基于CNN的工业缺陷检测、遗传算法优化XGBoost）及前沿趋势（小样本学习、多模态识别）。核心议题包括算法轻量化、可解释性提升及云边协同部署，旨在推动人工智能从理论到应用的转化。官网：https://ais.cn/u/IRfYJf。欢迎投稿与交流，共促技术发展与国际合作。
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在上一篇文章中，我们学习了Python科学计算的核心库Numpy，在本章中我们将学习机器学习中负责数据处理和分析的Pandas库。Pandas是一个用Python编写的数据分析库，可以轻松处理数百万行数据，是AI工程师最常用的工具。
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12-08 845
本文介绍了推荐系统的核心算法——协同过滤。首先以电影推荐为例，讨论了基于用户评分和电影特征的线性回归模型。随后详细阐述了协同过滤算法的原理，通过交替优化用户参数和电影特征来实现推荐。文章还扩展到二元标签场景，并介绍了均值归一化处理冷启动问题的方法。最后提到TensorFlow的自动微分工具可以简化实现，并分析了算法的局限性，包括冷启动问题和未充分利用已知特征等。协同过滤算法通过挖掘用户-物品交互数据的内在关联性，为个性化推荐提供了有效解决方案。
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