什么是对数log?


前言

高中学的对数,现在都忘记了…一定是每天都想着为社会主义建设添砖加瓦,导致没有温故。。。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、什么是对数?

提示:本段来自百度百科
在数学中,对数是对求幂的逆运算,正如除法是乘法的逆运算。这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字(基数)的指数。 在简单的情况下,乘数中的对数计数因子。更一般来说,乘幂允许将任何正实数提高到任何实际功率,总是产生正的结果,因此可以对于b不等于1的任何两个正实数b和x计算对数。

二、对数的定义

提示:本段来自百度百科
x=loga N
如果 ,即a的x次方等于N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数。

a叫做【对数的底数】 N叫做【真数】x叫做【以a为底N的对数】

特别的

  1. 10为底的对数叫做常用对数,并记为lgN
  2. 无理数e(e=2.71828…)为底的对数称为自然对数,并记为lnN
  3. 零没有对数;
  4. 在实数范围内,负数无对数。 在虚数范围内,负数是有对数的;

三、对数函数

提示:本段来自百度百科

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四、对数口诀

  1. 乘除变加减,指数提到前:

log a M·N=log a M+log a N

log a M/N =log a M-log a N

log a Mn=nlog a M

  1. 底真倒变,对数不变;

底真互换,对数倒变;

底真同方,对数一样。

  1. 底是正数不为1(在log a N =b中,a>0,a≠1),

底的对数等于1(log a a=1),

1的对数等于零(log a 1=0),

零和负数无对数(在log a N=b中,N>0)。

五、换底公式

对于程序员来说常见的二分查找法的时间复杂度就是O(logN),默认就是以2为底。
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六、使用计算器求对数

  1. 打开计算机上的计算器,选择科学模式;

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3.
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<think>好的,用户想了解对数损失的定义及其在机器学习中的用途。首先,我需要回忆对数损失的基本概念。对数损失,也就是Log Loss,通常用于衡量分类模型的概率输出与实际标签之间的差异。 定义方面,对数损失基于最大似然估计原理。对于二分类问题,公式应该是这样的:每个样本的损失是$-[y_i \log(p_i) + (1 - y_i) \log(1 - p_i)]$,其中$y_i$是真实标签,$p_i$是预测概率。然后将所有样本的损失取平均。如果是多分类的情况,可能需要对每个类别的概率取对数再求和。 接下来是用途。对数损失的主要作用是作为损失函数,在模型训练时通过优化算法(如梯度下降)来最小化它,从而调整模型参数。它能够惩罚那些预测概率远离真实标签的情况,尤其对错误预测敏感,这促使模型产生更准确的概率估计。此外,对数损失是连续可导的,适合优化,并且在评估模型时提供了一个统一的指标,比如在Kaggle竞赛中常用于分类任务的评估。 需要确认用户是否有机器学习的基础,可能需要避免使用过多术语,但根据问题中的“机器学习”标签,可以适当深入。同时,用户提供的引用中提到了经验风险和期望损失,可以结合引用[2]中的内容,说明对数损失作为经验风险的一种形式,用于近似期望风险。 另外,用户的问题需要生成相关问题。可能需要考虑对数损失与其他损失函数的比较,如何优化,实际应用案例等。 要确保回答的结构清晰,分点说明定义和用途,并正确引用相关资料。同时检查LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。例如,二分类的对数损失公式应该用行内,而多分类的可能需要独立公式。 最后,验证所有引用是否恰当,比如引用[2]提到的风险函数和对数损失的关系。确保生成的相关问题与主题相关,有助于用户进一步学习。</think>### 对数损失的定义及用途 #### 1. 定义 对数损失(Log Loss)是机器学习中用于评估分类模型概率输出质量的损失函数,尤其适用于二分类和多分类问题。其数学定义为: - **二分类场景** 对于样本$i$,若真实标签为$y_i \in \{0,1\}$,模型预测概率为$p_i$,则对数损失为: $$ L_{\text{log}}(y_i, p_i) = -\left[ y_i \log(p_i) + (1 - y_i) \log(1 - p_i) \right] $$ 整体数据集的对数损失为所有样本损失的平均值。 - **多分类场景** 若类别数为$K$,真实标签为独热编码向量$y_i = [y_{i1}, y_{i2}, \dots, y_{iK}]$,模型预测概率分布为$p_i = [p_{i1}, p_{i2}, \dots, p_{iK}]$,则对数损失为: $$ L_{\text{log}} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{k=1}^K y_{ik} \log(p_{ik}) $$ #### 2. 用途 1. **概率校准能力** 对数损失直接衡量预测概率与真实标签的差异,迫使模型输出更接近真实分布的概率值,而不仅仅是类别标签[^2]。例如,若真实标签为1,预测概率0.9的损失小于0.6的损失。 2. **模型优化指导** 在训练阶段(如逻辑回归、神经网络),通过最小化对数损失优化模型参数。其连续可导性便于使用梯度下降等算法。 3. **分类性能评估** 相比准确率,对数损失能更敏感地反映模型对不确定样本的表现。例如,Kaggle竞赛中常用其评估分类任务的泛化能力。 4. **与信息论关联** 对数损失可解释为交叉熵(Cross-Entropy),反映真实分布与预测分布之间的信息差异,与KL散度密切相关[^2]。 #### 3. 示例代码(逻辑回归中的对数损失) ```python import numpy as np def log_loss(y_true, y_pred): epsilon = 1e-15 # 避免log(0) y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon) return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred)) # 测试数据 y_true = np.array([1, 0, 1]) y_pred = np.array([0.9, 0.1, 0.8]) print(log_loss(y_true, y_pred)) # 输出约0.065 ```
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