通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数,算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。
在分类或者回归问题中,通常使用损失函数(代价函数)作为其目标函数。
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。
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
通常机器学习每一个算法中都会有一个目标函数,算法的求解过程是通过对这个目标函数优化的过程。
在分类或者回归问题中,通常使用损失函数(代价函数)作为其目标函数。
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的算法使用的损失函数不一样。
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
转载于:https://www.cnblogs.com/xin-qing3/p/11360640.html
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/363139.shtml
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!