1损失函数和代价函数的区别: 损失函数(Loss function):指单个训练样本进行预测的结果与实际结果的误差. 代价函数(Cost function):整个训练集,所有样本误差总和(所有损失函数总和)的平均值.(这一步体现在propagate()函数中的第32行)

本文翻译自文章:Differences between L1 and L2 as Loss Function and Regularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~   在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择.通常的两个决策为:1) L1范数 vs L2范数 的损失函数: 2) L1正则化 vs L2正则化. 作为损失函数   L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE).总的说来,它是把目标值(\(Y_{i}\))与估计值(\

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的.没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函数.代价函数:损失函数.代价函数,属于目标函数.

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文链接 https://www.cnblogs.com/nolonely/p/7008952.html 各种损失函数 损失函数或代价函数来度量给定

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,

决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类.决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点所对应的类中. 决策树具有一个重要的性质:互斥并且完备.每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖,而且只被一条路径或一条规则所覆盖,这里所谓覆盖是指实例的特征与路径上的特征一致或实例满足规则的条件. 决策树与条件概率分布 决策树将特种空间

Adaboost\GBDT\GBRT\组合算法(龙心尘老师上课笔记) 一.Bagging (并行bootstrap)& Boosting(串行) 随机森林实际上是bagging的思路,而GBDT和Adaboost实际上是boosting的思路.而bagging和boosting有什么区别呢?怎样从bagging转到boosting呢? Bagging的假设函数: 如果是二分类问题:,其中T是分类器的总数,g(x)是其中的小分类器的取值(+1或-1),最后根据各个分类器的值求加和,根据和的符号得到

机器学习算法原理.实现与实践——机器学习的三要素 1 模型 在监督学习中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数.模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数.例如,假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是这些线性函数构成的函数的集合. 假设空间用$\mathcal{F}$表示.假设空间可以定义为决策函数的集合 $$\mathcal{F}=\{f|Y=f(X)\}$$ 其中,$X$和$Y$是定义在输入空间$\mathcal{X}$和输出空间$\mathcal{Y}$上的变

图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!". 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单.但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉.特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分.模型可以看论文.在网

http://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95 作者:陈迪豪 来源:CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下.   ​平方差很好理解,预测值与真实值直接相减,为了避免得到负数取绝对值或者平方,再做平均就是均方平方差.注意这

随着科学技术的发展以及硬件计算能力的大幅提升,人工智能已经从几十年的幕后工作一下子跃入人们眼帘.人工智能的背后源自于大数据.高性能的硬件与优秀的算法的支持.2016年,深度学习已成为Google搜索的热词,随着最近一两年的围棋人机大战中,阿法狗完胜世界冠军后,人们感觉到再也无法抵挡住AI的车轮的快速驶来.在2017年这一年中,AI已经突破天际,相关产品也出现在人们的生活中,比如智能机器人.无人驾驶以及语音搜索等.最近,世界智能大会在天津举办成功,大会上许多业内行家及企业家发表自己对未来的看法,可

CNN学习笔记:目标函数 分类任务中的目标函数 目标函数,亦称损失函数或代价函数,是整个网络模型的指挥棒,通过样本的预测结果与真实标记产生的误差来反向传播指导网络参数学习和表示学习. 假设某分类任务共N个训练样本,针对网络最后分类层第i个样本的输入特征为xi,其对应的真实标记为yi∈{1,2,...,C},另h=(h1,h2,...,hC)⊤为网络的最终输出,即样本i的预测结果,其中C为分类任务类别数. 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数又称为Softmax损失函数,是目前卷积神经网络中最常用的分类

1 Introduction to Deep Learning 介绍了神经网络的定义,有监督学习,分析了为什么深度学习会崛起 1.1 结构化数据/非结构化数据 结构化数据:有一个确切的数据库,有key-value索引 非结构化数据:音频.图像等.没有确定的结构 1.2 为什么深度学习会兴起 数据规模.算力提升.算法创新 2 Neural Networks Basics 如何把逻辑回归问题当作一个神经网络,如何使用python,如何向量化 2.1 二分类问题 标签0代表不是猫,标签1代表猫 图片信

目录 什么是线性回归 最小二乘法 一元线性回归 多元线性回归 什么是规范化 Python代码(sklearn库) 什么是线性回归(Linear regression) 引例 假设某地区租房价格只与房屋面积有关,我们现有数据集,请用一条直线尽量去拟合所给的数据,从而达到预测房屋价格的效果. 在引例中,面积是自变量,租金是因变量.使用直线去拟合训练集的数据,可得到面积-租金的函数:,即线性回归模型.利用此模型,输入面积后,便可预测出对应的租金. 百度百科定义 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定

Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键.注意logistics回归又称 逻辑回归,但他是分类问题,而不是回归问题. Q2假说表示 其中: sigmoid函数 hθ(x)的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ(x)=P(y=1|x;θ). Q3判定边界 g(z)中的z即为判定边界,如下 Q4代价函数 如果用之前回归时用的平方损失函数,代价函数将是非凸函数,会收

PRML第一章读书小结     第一章用例子出发,较为简单的引入了概率论.模型.决策.损失.信息论的问题,作为机器学习从业者,读PRML除了巩固已有基础,还受到了很多新的启发,下面将我收到的启发总结如下. 1. 多项式曲线拟合问题 多项式拟合问题作为全书的第一个引例,通过此说明了很多关键的概念. 给定一个训练集,训练集由\(x\)的N次观测组成,记作\(\mathbf{x} \equiv\left(x_{1}, \cdots, x_{N}\right)^{T}\),对应了相应的观测值\(t\),

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1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征,预测结果表示为: 记x为样本的特征向量,w为权重向量,上式可表示为: 对于含有n个样本的数据集,可用X来表示n个样本的特征集合,其中行代表样本,列代表特征,那么预测值可用矩阵乘法表示为: 给定训练数据特征X和对应的已知标签y,线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b:当给定从X的同分布中取样的新样本特征时,这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小. 1.2 损失函数(loss function) 损失函数又称代价函数(cost

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再