[DataAnalysis]机器学习常见损失函数

最新推荐文章于 2024-05-27 09:30:00 发布

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分类专栏：数据分析

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数据分析专栏收录该内容

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本文深入探讨了机器学习中三种核心损失函数：hinge损失函数、指数损失函数和对率损失函数，解析了它们的数学公式及在不同场景下的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

损失函数	公式
hinge损失函数	$l_{hinge}(z)=\max(0,1-z)$
指数损失函数	$l_{exp}(z)=exp(-z)$
对率损失函数	$l_{log}(z)=log(1+exp(-z))$

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LogisticRegression(逻辑回归，对率回归）损失函数推导

wangcaimeng的博客

03-05

1779

昨天面试遇到的问题，今天整理出来。主要是损失函数的推倒。预测函数 y=H(x)=11+e−(ωTx+b) y = H(x) = \frac{1}{1+e^{-(\boldsymbol{\mathbf{}\omega }^{T}\boldsymbol{x}+b)}} y=H(x)=1+e−(ωTx+b)1 两边取对数，变形： ln1−yy=−(ωTx+b) ln\frac{1-y}{y} = ...

常用损失函数

u011898542的博客

03-31

4239

自己随便乱粘的，自用 1、logloss对数损失函数 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 　　对数损...

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对数损失函数是如何度量损失的？

qq_40598006的博客

02-06

961

对于损失函数，像用平方损失函数 L(Y, f(X)) = (Y - f(X))^2或者绝对值损失函数都十分直观，但是对数损失函数 L(Y, P(Y|X)) = -log P(Y|X)是如何来度量损失的呢？在李航《统计学习方法第二版》11页中提到了一个模型分类方法：概率模型与非概率模型。平方损失和绝对值损失是对非概率模型而言的。如果是非概率模型，模型的输出大多数是实值，可以通过差值累积的方式作为损失函数（比如平方损失），但是对于概率模型，如果模型是条件概率分布，只能通过最大化样本出现的概率（最大似然的思想

机器学习中的损失函数

Shingle_的博客

08-24

704

监督学习问题是在假设空间中选取模型作为决策函数，对于给定的输入X，由f(x)给出对应的输出Y，这个输出的预测值可能与真实值一致或不一致，可以用损失函数（loss function）或代价函数（cost function）来度量预测错误的程度。 0-1损失函数： f(x)={1,Y≠f(X)0,Y=f(X)f(x)={1,Y≠f(X)0,Y=f(X) f(x)=\left\{ \b...

三种常见的替代损失函数

Touch_Dream的博客

04-14

5000

对于有些损失函数，数学性质很差的，可以用下面的函数替代，当然也可以寻找其他的，只要保证是凸函数即可。 1、hinge损失： f(x)=max(0,1-x)，函数的图形如下： 2、指数损失函数，f(x)=exp(-x) 函数关系图如下： 3、对率损失函数，f(x)=log(1+exp(-x)) 总结：以上三个函数的共同点就是都是凸函数，且函数的

机器学习：线性SVM的损失函数

The Zen of Data Analysis

10-20

943

要理解SVM的损失函数，先定义决策边界。假设现在数据中总计有个训练样本，每个训练样本i可以被表示为(xi)(x_i)(xi)，其中是这样的一个特征向量，每个样本总共含有个特征。二分类标签的取值是{-1, 1}。如果n等于2，则有，分别由我们的特征向量和标签组成。此时我们可以在二维平面上，以为横坐标，为纵坐标，为颜色，来可视化我们所有的N个样本：我 ...

机器学习：二元逻辑回归的损失函数

The Zen of Data Analysis

10-12

1632

损失函数的概念和解惑在学习决策树时，曾经提到过两种模型表现：在训练集上的表现，和在测试集上的表现。建模，是追求模型在测试集上的表现最优，因此模型的评估指标往往是用来衡量模型在测试集上的表现的。然而，逻辑回归有着基于训练数据求解参数的需求，并且希望训练出来的模型能够尽可能地拟合训练数据，即模型在训练集上的预测准确率越靠近100%越好。因此，**使用”损失函数“这个评估指标，来衡量参数为的模型拟合...

Data Analysis with Python and PySpark MEAP

11-22

3. **跑步（Part 3: Run）**：最后的“跑步”部分，将挑战读者构建大规模机器学习模型，学习如何在PySpark上实现分布式机器学习库如MLlib。此外，还包括如何优化集群性能，例如通过调整配置参数、分区策略来提升运算...

Data-Analysis-Toolbox.rar_data analysis_data analysis toolb

09-19

"Data-Analysis-Toolbox.rar" 提供了一套用于数据处理和分析的工具，其中包含了一些常用函数的代码，这对于数据分析人员来说无疑是一份宝贵的资源。下面将详细介绍这些工具和函数可能涉及的知识点。首先，数据分析...

机器学习常见英文

最新发布

weixin_47552266的博客

05-27

2163

随着该领域的不断发展，算法、数据处理技术和计算能力的进步正在推动越来越复杂的模型的发展，这些模型正在变革行业并解决复杂问题。在机器学习领域，从原始数据到可操作洞察的过程是一个复杂的过程，涉及各种步骤和方法。是一种技术，其中数据集被分成多个折叠，模型在不同的折叠上进行训练和测试，以获得平均性能评分。，包括**长短期记忆（LSTM）**网络，被设计用于处理序列数据，如时间序列或自然语言。框架通过将数据预处理到模型评估的步骤集成在一起，简化了这一过程，确保了一致性和可重复性。机器学习的一个基本概念是。

对数几率回归——Logistics Regression原理

稚与的博客

05-07

3219

Logistic Regression 简介对数几率回归，也称为逻辑回归，虽然名为“回归”，但实际上是分类学习方法。优点不仅可以预测类别，还可以得到近似概率，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。直接对分类可能性建模，无需考虑数据分布的问题。对率函数任意阶可导，有很好的数学性质缺点特征空间较大时，性能表现不好容易欠拟合，一般准确率不高只适用线性可分问题...

机器学习---对数几率回归

weixin_43961909的博客

08-13

1080

（0，1）内，这个函数称为Logistic函数（logistic function），也称为Sigmoid函数（sigmoid。做的是找到J（θ）函数的最小值。首先，找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是需要找的分类函数，它用来预。最直观的，可以将线性模型的输出值再套上一个函数y = g（z），最简单的就是“单位阶跃函数”现，当真实值y=0时，第一项为0，当真实值y=1时，第二项为0，所以，这个损失函数其实在每次。然后，构造一个Cost函数（损失函数），该函数表示预测的输出（h）与。

机器学习——支持向量机——软间隔与正则化

gdy的博客

04-03

3628

软间隔与正则化，核函数

常见的损失函数(loss function)总结及其与准确率等评估指标之间的关系

qq_36717487的博客

12-30

8882

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。 ...

常用损失函数和评价指标总结

热门推荐

林夕

09-24

1万+

1. 损失函数： 2.评价指标： 2.1 回归问题： 1. MSE：均方误差（Mean Square Error），范围 [0,+∞)[0,+∞)[0,+∞) MSE=1n∑i=1n(y^i−yi)2 M S E=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(\hat{y}_{i}-y_{i}\right)^{2} MSE=n1i=1∑n(y^i−yi)2 2. RM...

原创 | 常见损失函数和评价指标总结（附公式&代码）

数据派THU

04-21

4248

作者：董文辉本文长度为4500字，建议阅读10+分钟本文为你总结常见损失函数和评价指标。目录一、损失函数1.1 回归问题1.2 分类问题二、评价指标2.1 回归问题2.2 分类问题参考资...

损失函数Loss相关总结（精细版）

allein_STR的博客

12-15

1万+

目录 Loss损失函数的作用 损失函数loss和准确率accuracy的比较回归任务中的loss主要包括 Loss损失函数的作用 损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，深度学习训练模型的时候就是通过计算损失函数，更新模型参数，从而减小优化误差，直到损失函数值下降到目标值或者达到了训练次数。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数设置的越好，通常模型的性能越好。 loss函数可以自定义 损失函数loss和准确率accuracy的比较在分类问题中，准确率accuracy

几种损失函数比较

lawenliu的专栏

12-08

9072

1. 综述 损失函数（Loss Function)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是用损失函数来衡量。那么损失函数的值越小，模型的鲁棒性也就越好，对新数据的预测能力也就越强。通常提到损失函数......

准确率与损失函数

Fighting0429的博客

05-28

1805

1、准确率计算损失，希望ys每个数组是一维数组。原理：比较多组样本中输出的结果最大值所在位置和真实值的最大值所在位置。 API：np.argmax（a, axis=None, out=None）函数参数：返回axis维度的最大值的索引 a ：输入一个array类型的数组。 axis：参数为None时默认比较整个数组，参数为0按列比较，参数为1按行比较。使用方式： #输入值 x=np.array(train_in).astype(np.float32) y=np.array(train_out.