机器学习算法中的7个损失函数的详细指南

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最新推荐文章于 2025-12-04 15:47:22 发布

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#算法 #损失函数

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这篇博客深入探讨了人工智能在信息技术领域的应用，重点关注了深度学习、自然语言处理和数据安全方面。作者阐述了如何利用深度学习进行图像识别，通过自然语言处理实现智能对话，并讨论了保障数据安全的重要性及常用策略。此外，还提及了区块链技术在数据交换中的潜在作用。

                    
                    参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643175053031902456&wfr=spider&for=pc
https://author.baidu.com/home?from=bjh_article&app_id=1597965586669592

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AI学习指南机器学习篇-逻辑回归损失函数和优化

俞兆鹏的博客

06-04

1136

在机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。在逻辑回归中，我们需要定义一个损失函数来衡量模型预测值与实际标签之间的误差，并且需要通过优化算法来最小化损失函数，从而得到最优的模型参数。本文将详细探讨逻辑回归中的损失函数，包括对数损失函数（log loss），以及优化方法，如梯度下降算法。

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AI学习指南机器学习篇-线性回归算法损失函数和优化

俞兆鹏的博客

05-31

851

在本篇博客中，我们介绍了线性回归中常用的参数估计方法——最小二乘法，以及损失函数和优化方法的应用。最小二乘法通过最小化误差平方和来求解模型的参数，平方损失函数用来衡量模型预测值与真实值之间的差距，梯度下降算法通过不断迭代更新模型参数来最小化损失函数。通过学习本篇博客，读者可以对线性回归中的参数估计方法和优化方法有一个更深入的理解，希望对大家的学习和工作有所帮助。

机器学习中常用的损失函数

11-18

284

机器学习中常用的损失函数总结我们经常听到损失函数、代价函数和目标函数这三种说法，这三种说法有什么联系和区别呢？这里明确下：损失函数 Loss Function 通常是针对单个训练样本而言的，给定一个模型输出 y^\hat{y}y^ 和一个真实值 yyy ，损失函数输出一个实值损失 L=f(yi,yi^)L = f(y_i, \hat{y_i})L=f(yi,yi^)代价函数 Cost Function 通常是针对整个训练集（或者是在使用 mini-batch gradient descent 时的一

机器学习中10种损失函数大梳理！建议收藏，你一定用得到

CKissjy的博客

05-15

2326

今儿想和大家聊聊关于损失函数方面的问题。是在机器学习和深度学习中用来衡量模型预测值与真实标签之间差异的函数。不同的任务和模型可能需要不同的损失函数。今天就聊聊下面常见的损失函数，关于原理、使用场景，并且给出完整的代码：均方误差平均绝对误差交叉熵损失对数损失多类别交叉熵损失二分类交叉熵损失余弦相似度损失希尔伯特-施密特口袋Huber损失感知器损失ok，咱们一起来学习一下~

机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明

weixin_44177594的博客

04-08

1万+

损失函数损失函数介绍常见的损失函数1.对数损失函数（Logloss）2. hinge loss 合页损失函数3. exp-loss 指数损失函数4. cross-entropy loss 交叉熵损失函数5. quadratic loss 平方误差损失函数6. absolution loss (绝对值损失函数)7. 0-1 loss (0-1损失函数) 损失函数介绍解决一个机器学习问题主要有两部分：数据和算法。算法又有三个部分组成：假设函数、损失函数、算法优化。 损失函数：用于计算损失的函数。在机器

聊聊机器学习中的损失函数

LegenDavid's warehouse

01-31

1314

机器学习算法一般都是对损失函数(Loss Function)求最优，大部分损失函数都是包含两项：损失误差项(loss term)以及正则项(regularization term): J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) 损失误差项常用的损失误差项有5种: Gold StandardHinge:Svmlog:logistic regression(cross entro

机器学习模型中的损失函数loss function

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null的专栏

03-31

5万+

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xmin, xmax = -4, 4 xx = np.linspace(xmin, xmax, 100) plt.plot([xmin, 0, 0, xmax], [1, 1, 0, 0], 'k-', label="Zero-one loss") plt.plot(xx, np.where(x

智能优化算法在随机森林回归预测中的应用与MATLAB实现 · 机器学习 指南

08-13

适合人群：对机器学习、优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是有一定MATLAB编程基础的研究者。使用场景及目标：适用于需要提升随机森林回归预测精度的项目，特别是那些涉及大量超参数调整的任务。目标是...

基于 Python 的常见机器学习算法实现方法汇总

08-17

基于Python的常见机器学习算法实现方法汇总，顾名思义，是一份关于在Python语言环境下，实现各种机器学习算法的详细指南。这份资料对于数据分析、机器学习领域的初学者和从业者都具有很高的参考价值。 机器学习是...

机器学习算法的具体实现路径与实际应用探索

08-17

《机器学习算法的具体实现路径与实际应用探索》是一份全面的机器学习指南，它不仅深入浅出地讲解了机器学习算法的实现方法，还为读者提供了丰富的实际应用案例。这篇文章为机器学习的初学者和有经验的开发者提供了一...

详解机器学习中的损失函数

毛毛虫_Wendy的博客

08-21

5380

Class Content layout post title 详解机器学习中的损失函数 categories Blog description 机器学习中常见的损失函数以及它们的特点和适用场景 keywords 机器学习 损失函数 风险函数 1. 前言我们知道机器学习的三要素是:方法= 模型+策略+算法,...

浅析机器学习中各种损失函数及其含义

Eason的博客

09-14

2万+

常见的损失函数1.0-1损失函数(0-1 loss function)L(Y,f(X))={1,Y≠f(X)0,Y=f(X) L(Y,f(X))=\left\{ \begin{aligned}&1,\quad Y\ne f(X)\\& 0,\quad Y=f(X) \end{aligned} \right. 可以看出，该损失函数的意义就是，当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0

机器学习中常见的损失函数

算法探索之路

12-24

821

机器学习中常见的损失函数 自己参考的博客 1 　　损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是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。通常表示为： θ*是我们通过损失函数最小化要求得的参数，一般都是通过梯度下降法来求...

机器学习常用的几种损失函数

Toby的博客

07-07

2249

机器学习常用的几种损失函数，包括均方差损失 Mean Squared Loss、平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss、Huber Loss、分位数损失 Quantile Loss、交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss、Hinge 损失 Hinge Loss 一、适用于回归的损失函数 1、均方差损失 Mean Squared Error Loss 均方差 Mean Squared Error (MSE) ，也称为 L2 Loss 2、平均绝对误差损失.

损失函数loss

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...

机器学习中的损失函数分析

杨燕丹的博客

12-18

2万+

这里分析讨论了机器学习中分类与回归问题应用的几个经典、简单的损失函数。在机器学习中，所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程，我们常常把最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。回归会预测给出一个数值结果而分类则会给出一个标签。最小二乘法是损失函数的一种优化方法。但是有些损失函数采用传统数学方法是很难求解最小值的，而机器学习中的反向传播算法...

盘点机器学习中常见的损失函数和优化算法

柳汀轩

08-19

7770

在机器学习中，对于目标函数、损失函数、代价函数等不同书上有不同的定义。通常来讲，目标函数可以衡量一个模型的好坏，对于模型的优化通常求解模型的最大化或者最小化，当求取最小化时也称loss function即损失函数，也称为成本函数、代价函数。大多数情况下两者并不做严格区分。损失函数包含损失项与正则项。正则项的目的是提高模型的泛化能力，防止过拟合。本文仅讨论损失项，下面是一些常见的损失函数的损失项。

欧几里得距离算法-相似度