损失函数，代价函数，经验风险，结构风险的理解和区别

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#损失函数 #代价函数 #经验风险 #结构风险

理解有争议，暂时放这里，后续优化。

  1. 损失函数：定义在单个训练样本的损失/误差，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的。

  2. 代价函数(Cost function)：定义在整个训练集整体的误差描述，也就是所有样本的误差的总和，也就是损失函数的总和。

    某种意义上，损失函数等价于（就是）代价函数

  3. 经验风险：经验风险（经验损失）：模型f(X)f(X)f(X)关于训练数据集的平均损失.

  4. 期望损失（风险函数）：模型f(X)f(X)

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机器学习笔记七：损失函数与风险函数
谢小小XH
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损失函数和经验函数总结
损失函数与代价函数
qq_44159782的博客
10-16 2562
【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..
机器学习中的损失函数和风险函数
刘明的博客
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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...
代价函数和损失函数
weixin_43327597的博客
08-03 963
代价函数和损失函数 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 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，也就是损失函数的平均。 目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项)。 当我们有了一个数据集，针对这个数据集，我们有了一个学习目标或者说学习任务，我们需要选择出
代价函数与损失函数
qq_41896151的博客
03-15 1392
代价函数(cost function) 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。 常见代价函数 （1）二次代价函数（quadratic cost） （2）交叉熵代价函数（cross-entropy） （3）对数似然代价函数（log-likelihood cost） 损失函数(loss function) 损失函数（Loss Function）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，估量模型的预测值 与真
代价函数--损失函数
weixin_40533189的博客
04-23 627
最小二乘法 真实值y,预测值(x),则误差平方为 找到合适的参数,使得误差平方和: 最小 解释:真实值减去预测值然后进行累加(累加符号),然后除去m求平均值(m为样本个数) 相关系数 我们使用相关系数去衡量线性相关性的强弱,相关系数越接近1,越接近线性关系,接近于-1的话,他们就是一个负相关的关系 因为没有找到怎么样使用分子和分母的制作方式,只能是前面是分子, ' /...
机器学习之目标函数，损失函数和代价函数
ShaneHolmes
06-14 2415
1. 基本概念： 损失函数(loss function)：计算的是一个样本的误差 代价函数(cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 2. 实际应用 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明： 上面三个图的曲线函数依次为f1(x),f2(x),f3(x)，我们想用这三个函数分别来拟合真实值Y。 我们给定...
神经网络和深度学习（6）-- 损失函数、代价函数和目标函数
ShaneHolmes
08-11 5455
文章结构1.损失函数，代价函数，目标函数2. 损失函数2. 代价函数2.1 为什么需要代价函数2.2 代价函数的形式3. 代价函数的定义 神经网络和深度学习系列笔记： 传送门 【前言】 这下函数是算法好坏的评价标准之一。 所讨论的事件是数据实例的估计值和真值之间的差异的一些函数。简而言之，就是用来评估预测值相对于真实值的损失情况。在某种参数的取值情况下，使得某代价函数的取值最小，这些参数也就是我...
损失函数 代价函数 目标函数之间的关系
fresh_sugar
03-19 2919
损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function）举个例子解释一下:上面三个图的函数依次为 , , 。我们是想用这三个函数分别来拟合Price，Price的真实值记为 。我们给定 ，这三个函数都会输出一个 ,这个输出的 与真实值 可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，...
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。
【漫话机器学习系列】093.代价函数和损失函数（Cost and Loss Functions）
最新发布
IT古董
02-15 1366
在机器学习和深度学习领域，代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是核心概念，它们决定了模型的优化方向。在训练过程中，我们希望找到一个最优的模型参数，使得预测误差最小，而这个优化过程正是通过最小化代价函数或损失函数来完成的。在这篇文章中，我们将深入探讨代价函数和损失函数的概念、数学定义、常见类型、优化方法及其在实际应用中的重要性。
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...
【ML】目标函数、损失函数、代价函数、结构风险函数分别是什么，怎么用
凝眸伏笔的博客
04-23 1354
笔记： 参考链接： 1.对数损失函数：https://www.cnblogs.com/klchang/p/9217551.html 2.hinge损失函数：https://www.jianshu.com/p/fe14cd066077 3.有图介绍的各种损失函数：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643175053031902456&wfr...
损失函数，代价函数，风险函数，目标函数最全总结
MechaBunny's Cyberia
07-30 698
损失函数，代价函数，经验/结构风险，正则化的意义，目标函数 - 全总结
损失函数/代价函数
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损失函数的定义与常见的损失函数
成本函数/代价函数、损失函数、目标函数
あずにゃん梓喵的博客
08-27 5508
人工智能 个人学习笔记（不定时更新） 目标函数：既可代指损失函数，又可代指代价函数/成本函数。有的地方将损失函数和代价函数没有细分也就是两者等同的。 损失函数(Loss function)： 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。 例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数（二元标签预测）、多分类对数损失（多分类标签预测） 代价函数/成本函数(Cost funct...
经验风险 期望风险 结构风险的区别与联系
qq_46276946的博客
11-12 769
损失函数：针对单个具体样本，表示模型预测值与真实样本值之间的差距。损失函数越小，说明模型对于该样本预测越准确。常见损失函数有0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数（对数似然损失函数）。 经验风险：对所有训练样本都求一次损失函数，再累加求平均。即，模型f(x)对训练样本中所有样本的预测能力。 期望风险：对所有样本（包含未知样本和已知的训练样本）的预测能力，是全局概念。（经验风险则是局部概念，仅仅表示决策函数对训练数据集里的样本的预测能力。） 结构风险：对经验风险和期望风险的折中，在经验
损失函数&代价函数
weixin_54703767的博客
12-02 863
总的来说，代价函数是整个训练集上的性能度量，而损失函数是单个样本上的性能度量。代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）是深度学习中两个相关但不完全相同的概念，它们用于衡量模型的性能，并在训练过程中进行参数优化。失函数是单个样本上的性能度量，它衡量了模型在单个样本上的表现。在监督学习中，损失函数通常表示为模型的预测值与实际标签之间的差异。代价函数是整个训练集上所有样本的性能度量，它衡量了模型在整个训练数据上的表现。是每个样本的损失函数，θ 是模型的参数，
损失函数，代价函数，经验风险，优化函数
weixin_41012399的博客
06-07 423
损失函数 误差的计算方法，单个样本上的，算的是一个样本的误差。 0-1损失函数： 平方损失函数： 绝对损失函数： 负对数损失函数： 代价函数 误差的计算方法，整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 交叉熵损失函数： 二次代价函数： 经验风险 损失函数求平均： 注：这里从公式上看代价函数和经验风险是一样的。不太确定这两个是不是一个意思。 结构风险： 在经验风险中加...
利用先验知识重写的损失函数中先验知识是合适呢么
01-20
### 如何在自定义损失函数中正确...此代码片段展示了如何创建一个融合了风险敏感因素的自定义损失函数。`lambda_param` 控制着新引入成分的重要性程度；而 `risk_matrix` 则编码了各类别间可能存在的不对称代价关系。
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