损失函数与风险函数

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监督学习中，损失函数衡量模型预测值f(X)与真实值Y的误差，如0-1损失、平方损失、绝对损失和对数损失。风险函数是损失函数的期望值，反映模型的平均性能。学习目标是找到期望风险最小的模型，但实际中因联合分布P(X,Y)未知，导致监督学习成为病态问题。经验风险是基于训练集的平均损失，当样本量趋近无穷时，经验风险接近期望风险。这引出了经验风险最小化与结构风险最小化的策略。" 136926615,22597862,Linux虚拟机与Windows宿主机NAT通信详解,"['Linux', '运维', '服务器']

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损失函数与风险函数

 监督学习的任务就是学习一个模型作为决策函数，对于给定的输入X，给出相应的输出f(X)，这个输出的预测值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致，用一个损失函数(lossfunction)或代价函数(cost function)来度量预测错误的程度。损失函数是f(X)与Y的非负实值函数，记作L(Y,f(X))。

机器学习常用的损失函数有以下几种：

(1)0-1损失函数(0-1 loss function)

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监督学习简介、损失函数与风险函数
qq_35166974的博客
07-09 1262
上一篇文章中简单的介绍了统计学习方法，今天继续深入介绍： 监督学习 监督学习（supervised learning）的任务是通过训练数据学习一个模型，使模型能够对任意未知的输入，对其相应的输出做出一个好的预测（预测值与真实值相近）。 下面介绍一下监督学习中常用的几个空间： 1.在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间和输出空间。 2.每个具体的输入是一个实例，通常有...
机器学习（一）：监督学习、损失函数与风险函数、 经验风险最小化与结构风险最小化
ChihkAnchor的博客
04-08 2262
统计学习也称为统计机器学习，希尔伯特·西蒙对学习的定义：如果一个系统能过通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能的机器学习。 统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习 监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测 基本概念 输入空间、特征空间、输出空间 在监督学习中将输入与...
损失函数
weixin_37136725的博客
02-08 2万+
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失函数（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost 集成学习算法中； 六、铰链损失函数（Hinge Loss）：...
深度学习基础：损失函数（Loss Function）全面解析
最新发布
wyy202206174248的博客
07-14 1305
损失函数（Loss Function），也称为代价函数（Cost Function），是机器学习和深度学习中用于量化模型预测误差的核心工具。它像一位严格的老师，不断告诉模型"你的预测离正确答案还有多远"，并通过优化算法指导模型如何改进。通俗理解：想象你在玩飞镖游戏，损失函数就是用来计算你的飞镖（预测值）与靶心（真实值）之间的距离。距离越大，说明你的技术越需要改进；距离越小，说明你越接近完美。常见损失函数及用途任务类型损失函数公式（简化版）特点回归任务均方误差（MSE）
机器学习中的损失函数和风险函数
刘明的博客
03-08 2243
1、损失函数：度量一次模型的好坏统计学习中常用的损失函数有如下几种：   1. 0-1损失函数(0-1 loss function)      预测正确，损失函数为0；预测错误，损失函数为1；该函数不考虑预测差别多少。   2. 平方损失函数：          取预测差距的平方    3. 绝对损失函数：                       损失函数的绝对值     4. 对数损失函数或...
损失函数、风险函数、经验风险最小化、结构风险最小化
zhzhx0318的专栏
04-13 6440
损失函数损失函数（loss function）或代价函数（cost function）用以度量预测错误的程度。损失函数式f(X)f(X)和yy的非负实值函数，记作L(Y,f(X))L(Y,f(X))。 统计学中常用的损失函数有以下几种： 0-1损失函数（0-1 loss function） L(Y,f(X)={1,0,Y≠f(X)Y=f(X)L(Y,f(X)= \begin{cases} 1,&
读书笔记-损失函数和风险函数
weixin_40832704的博客
09-14 466
损失函数和风险函数 《统计学习方法》读书笔记 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。 损失函数 监督学习是从假设空间中选择模型作为决策函数，对给定的输入X，由f（X）给出相应的输出Y，这个输出的预测值f(X)和真实值Y可能一致，也可能不一致，用损失函数loss function 或代价函数 cost function来度量预测错误的程度，损失函数是f(X)...
机器学习笔记七：损失函数与风险函数
谢小小XH
03-15 5371
损失函数和经验函数总结
一文完全搞懂损失函数，期望风险，经验风险，结构风险
大柳的博客
02-04 6817
引入 机器学习中，我们需要一定的准则来评估不同机器学习模型的好坏，这里引入损失函数与风险函数的概念。 损失函数：评估模型单次预测的好坏 风险函数：度量平均意义下模型的好坏 损失函数与风险函数 损失函数的定义 监督学习问题是在假设空间F\mathcal{F}F中选取模型fff作为决策函数，对于给定的输入XXX，由f(X)f(X)f(X)给出相应的输出YYY，预测值f(X)f(X)f(X)与真实值YYY通常情况下是不一致的，会有所差距，而损失函数（loss function）或代价函数（cost funct
企业风险定价中的Expected loss估计
未来金科学院
11-10 2384
金融高频触发交易场景下的信贷风险定价不同于风险建模和策略分析，前两者倾向于应用统计或数学进行风险估计，而一旦进入到风险定价环节，则更多会基于金融模型进行风险散度归整。 本文分享是基于我近期在看的一些关于企业估值、风险定价方面的评估模型，意在通过分享与大家就企业风险定损定价方面有更多的交流讨论。 后续我会分享关于Unexpected Loss如何估计，以及经过我对企业级loss估计模型改造后，如何在个人零售信贷业务风险定价模型上的创新与应用性（即，如何将算法建模类logistic的时点违约概率（Point-i
机器学习：损失函数、风险函数、经验风险、期望风险、结构风险
JacksonKim的博客
10-01 5180
一、损失函数和风险函数的区别 理论上模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失，称之为风险函数(risk function)或期望损失(expected loss). 一句话总结就是：损失函数的平均为风险函数 二、经验风险、期望风险、结构风险 1. 经验风险 empirical risk 经验风险就是模型f(X)在训练数据集上的平均损失(损失函数的值)，也称之为经验损失。 为什么叫经验风险呢？提供一个记忆的方法，由于训练数据集是我们已知的，那么就是我们的经验了，在训练集上的损失自然可以理解成经验
代价函数，损失函数，目标函数
Lison_Zhu's Blog
08-12 428
定义： 损失函数（Loss Function ）：定义在单个样本上的，计算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）：定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，计算的是损失函数的平均。 有的地方将损失函数和代价函数没有进行区分，也就是损失函数 = 代价函数。 目标函数（Object Function）：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Fun...
loss function
weixin_30674525的博客
11-19 141
并不搞机器学习，只是凭兴趣随便谈谈。 loss function翻译为损失函数总觉得不妥，但也没有更好的翻译（或许就叫失函数更好），其实很多英文术语最好就是不翻译。 又称为cost function，用来度量预测错误的程度。对任意模型的输入输出X和Y，在其联合分布P(X,Y)下，总的loss为各分布点按概率密度进行积分（代表平均loss），称为risk function(expected lo...
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 7428
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。
深度学习的必备知识：如何理解经验损失 Empirical Loss？
硅基创想家的博客
03-05 792
Empirical Loss​（经验损失）是机器学习和深度学习中的一个重要概念，它表示模型在训练数据集上的平均损失。经验损失是模型在训练过程中优化的目标，通过最小化经验损失，模型可以学习到适合训练数据的参数。
1.3 统计学习方法三要素
羊老羊
08-28 306
损失函数 风险函数 经验风险 结构风险
神经网络中的损失函数（Loss Function）
搏博的专栏
11-25 9150
损失函数通常是一个非负实数函数，表示为L(Y, f(X))，其中Y是实际值（也称为标签或真实值），f(X)是模型的预测值（也称为输出值或估计值），X是输入数据。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与实际值越接近，模型的性能也就越好。在这些任务中，模型的目标是尽可能准确地预测连续变量的值，而MAE则提供了一个衡量模型预测精度的有效指标。在这些任务中，模型的目标是准确预测样本所属的类别，而交叉熵损失则提供了一个衡量模型预测精度的有效指标。RMSE是通过计算预测值与实际值之间差的平方的平均值的平方根来衡量的。
损失函数loss
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皮皮blog
04-12 3万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/23538535 监督学习及其目标函数 损失函数（loss function）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...
理解SVM：损失函数与优化视角
本文主要介绍了支持向量机（SVM）的基本概念，特别是与损失函数相关的知识，并提及了监督学习中的风险函数优化问题。 在机器学习领域，支持向量机是一种强大的分类和回归方法，其核心思想是通过最大化分类边界...
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