深入理解均方误差、交叉熵、似然估计

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#损失函数

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MLE(最大似然), LMS(均方误差),KL(散度), H(交叉熵).之间的等效性证明
luixiao1220的博客
07-23 2007
UTF8gbsn 我们在机器学习中常用的损失函数, 比如MLE(极大似然估计), KL(散度), H(交叉熵), 均方误差等之间是什么关系? 本文就简单的讲解一下它们之间的关系. 均方误差 vs MLE 如果你的数据分布是来自指数型数据分布, 那么他们是等价的. 具体证明这里就不详细去证明了. 详情参看文章. Charnes, A., Frome, E. L., Yu, P. L. (1976). The equivalence of generalized least squares and maxi
误差与最大似然估计的个人理解
jho9o5的博客
11-03 9758
1. 误差：[假设]：误差 ε 是独立同分布的，并且服从均值为0方差为θ^2的高斯分布误差指的是实际值与预测值之间的差值 以银行贷款为例： 独立：张三和李四一起来贷款，他俩没任何关系 同分布：张三和李四都来的是我们假定的这家银行来贷款 高斯分布：银行可能会多贷款，也可能少贷款，但是绝大多数情况下，这个贷款的差额的浮动不会太大(这里所说的的多贷款，少贷款是银行实际贷款和预
线性回归均方误差（MSE）的推导
weixin_42065178的博客
05-24 1万+
刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。 问题描述 我们有工资和年龄两个特征，要预测银行会带宽给我们多少钱。 1. 拟合函数 假设： 年龄：x1x_1x1​ 工资：x2x_2x2​ 年龄的参数：θ1θ_1θ1​ 工资的参数：θ2θ_2θ2​ 那么有拟合函数： （1） 将它转化为矩阵表达形式为： （2） 其中x0全为1。 2. 误差 真实值和预
最大似然估计（ML）和最小均方误差（LSE）
Yucen的博客
04-12 7672
题目 一个有偏的硬币，抛了100次，出现1次人头，99次字。请用最大似然估计（ML）和最小均方误差（LSE）估计出现人头的概率。 解析
深入理解PyTorch损失函数：从交叉熵到均方误差
[深入理解PyTorch损失函数：从交叉熵到均方误差](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8eb4de2eafe2410d8b9aa1f9e5bd744e.png) # 摘要 本文全面探讨了PyTorch框架下损失函数的理论与实践应用。首先概述了损失函数的...
损失函数选择的艺术：多层感知器中的均方误差与交叉熵详解
[损失函数选择的艺术：多层感知器中的均方误差与交叉熵详解](https://img-blog.csdnimg.cn/8c7661e8dba748eebf9619b14124101f.png) # 1. 损失函数在多层感知器中的作用 在构建多层感知器（MLP）时，损失函数（Loss ...
(done) 通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss
shimly123456的博客
01-30 482
TODO：here。
应用数学与机器学习基础 - 最大似然估计篇
绎岚科技的博客
06-23 1774
最大拟然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是统计学和机器学习领域中的一种重要参数估计方法。MLE的核心思想是基于给定的数据，找到一组参数值，使得这组参数生成观测数据的概率（即似然函数）达到最大。这样做的原因在于，如果某组参数能够使得观测数据出现的概率最大，那么这组参数就最有可能是真实的模型参数。
正态分布的最大似然估计
zfoox的摘记
06-24 3万+
给定数据集D={x1, x2, ... , xn}，假设都服从均值为mean（假设未知），方差为var的高斯分布（假设已知），则参数θ为均值mean. p(D|θ) = ∏ p(xi|θ) = p(x1|θ)p(x2|θ)...p(xn|θ) 最大似然估计（MLE）： MLE过程： （1）假设真实高斯分布的均值为20，方差为18 （2）根据该概率分布抽取100个
均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)
热门推荐
sjyttkl的专栏
05-02 7万+
RMSERoot Mean Square Error,均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAEMean Absolute Error ，平均绝对误差是绝对误差的平均值能更好地反映预测值误差的实际情况.标准差Standard Deviation ，标准差是方差的算数平方根是用来衡量一组数自身的离散程度...
交叉熵与均方差
DawnRanger的专栏
09-19 6139
先放结论： 相同点：当输出值与真实值接近的话，cross_entropy和rmse的值都会接近0 cross_entropy具有rmse不具有的优点：避免学习速率降低的情况，方法是避免了 σ′(⋅)\sigma'(\cdot) 的出现。 (注意这种效果仅限于输出层，隐藏层的学习速率与其使用的激活函数密切相关。) 均方损失：假设误差是正态分布，适用于线性的输出(如回归问题)，特点是对于与真实结果差别越
【线性回归：为什么损失函数要使用均方误差】
Silenceyezi的博客
12-23 2416
1、为什么损失函数要使用均方误差？ 首先将真实值与预测值之间的误差记为，我们知道线性回归的误差项需要满足四个条件： 误差项服从正态分布； 误差项之间相互独立； 误差项均值为0； 误差项的方差为常数； 假设误差项服从标准正态分布，则概率密度函数为： 假设m个样本之间相互独立，则给定所有x输出所有真实值y的概率即似然 取对数似然， 又因为标准正态分布的均值为0、方差为1，则 所以，最大化logL相当于最小化 即误差项在服从高斯分布的假设下，最小化均方差损失函数与极大似然估计本质上是一致的。 ..
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12-07
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12-07
这个是AI 自动生成的代码
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最新发布
12-07
本资料汇集了在国密算法应用实践中形成的系统性技术总结。这些内容源于实际项目经验，旨在为相关领域的研究与开发工作提供参考。通过具体案例分析与技术要点归纳，本资料详细阐述了算法实现过程中的关键环节与注意事项，涵盖了从基础原理到实际部署的全流程技术细节。 在内容组织上，本资料采用模块化结构，每个技术单元均包含理论说明、实现步骤及验证方法。对于已获取本系列任一技术文档的用户，可依据相应流程获取关联资料。所有技术论述均经过实际环境验证，力求在保持学术严谨性的同时突出实用价值，为密码技术应用提供切实可行的实施方案参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-07
ABB工业机器人手册
最大似然估计是什么
05-07
在线性回归中，当误差项服从高斯分布时，最小化均方误差实际上等价于最大化似然函数。这是因为高斯分布下的负对数似然正好对应着平方损失函数的形式。 #### 2. **逻辑回归 (Logistic Regression)** 对于分类问题，...
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