机器学习中常见的损失函数和代价函数

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#机器学习 #代价函数 #损失函数

本文介绍了机器学习中的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值的不一致程度，根据变量类型分为离散型和连续型。对于分类问题，包括0-1损失、指数损失和对数损失等；对于回归问题，涉及L2、L1和Huber损失。代价函数则是所有样本损失的总和，其大小直接影响模型的鲁棒性。

损失函数 (loss function) 是用来估量在一个样本点上模型的预测值 h(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, h(x)) 来表示。

 

损失函数可由 y 的类型来分类，而第三章提升树的梯度提升法在高层面上讲是相同的，不同的是用的不一样损失函数。

 

如果 y 是离散型变量 (对应着提升分类树 y 和 sign(h) 取 -1 和 1)

 

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机器学习笔记——损失函数、代价函数和KL散度
haopinglianlian的博客
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本笔记介绍机器学习中常见的损失函数和代价函数，各函数的使用场景。
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本系列，是我干饭技能的本钱，即大模型系列。该系列内容，不会直接从什么是大模型开始，而是将读者当成一个算法技术小白，尝试真的从只有数学基础理解传统机器学习 —> 知识表示与检索 —> 控制论与强化学习 —> 感知机与浅层网络 —> 现代神经网络 —> Transformer —> 深度强化学习 —> 模型部署推理优化 —> 自动化运维 —> 模型可解释性与安全 —> 多模态模型，等内容。我们找到了xxx（题目）和yyy（答案），但如何找到那个最完美的函数fff呢？
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【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权）； 本博客的内容来自于：java常见面试考点（四十三）：泛型； 学习、合作与交流联系q384660495； 本博客的内容仅供学习与参考，并非营利； 文章目录一、 损失函数、代价函数与目标函数二、常见的损失函数常见的代价函数 一、 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所..
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