金沙4166官网登录需要选择不同的损失

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文章关键词:4166am金沙app,损失函数

  ,有了模型,如何确定模型中的参数呢?如何根据训练数据拟合一个不错的模型呢?这就是一个训练策略的问题。基本上就是:减小模型误差(损失)或增大模型收益(如最大似然),这两种方式是可以互相转化的。通常我们会采取减小模型误差的方式。那么,就需要选取一个函数来评价模型的损失(误差)即损失函数。不同的损失函数适用不同的任务。

  3,算法,有了损失函数还不够,我们的目的是利用数据降低损失函数。这里就会有一些优化算法适用于降低损害函数。这是一个优化问题。如果损失函数简单,可以直接计算解析解,那很容易就能求得最优参数从而确定模型。但往往在多维数据下,难以甚至无法计算解析解,此时,就需要一些优化算法来逐步逼近最优解。例如梯度下降法,牛顿法,以及一些优化转换方法例如拉格朗日对偶性。

  方括号+的意思是,括号内的值如果小于0,则值等于0,括号内值大于0则保持原值。

  我认为两者的损失函数(经验损失)都是合页损失函数(以函数间隔为x轴),只不过SVM的右偏了一格。而SVM真正比感知机优越的地方在于其L2正则,当然,可以引入核函数则是其更重要的性质与优点了。

  另外,SVM的这个损失函数等价于他的最优化问题。把带约束的最优化问题转换为不带约束的最优化问题,在数学上的转换与证明也是十分巧妙的。

  因为常常我们观测数据或训练数据的熵时固定的,所以KL散度和交叉熵只差固定值,所以,可以用交叉熵代替KL散度来评估两个分布或某一个分部与训练数据的差异。

  由此可见,对于多样本交叉熵损失函数,其模型需要预测出样本属于各个类别的概率值

  最大似然估计的核心思想是:观测数据D之所以被观测到,是因为数据D出现的概率本身就高。想法很朴素。

  这表示,使用MSE对异常值会更加敏感,而算法为了降低MSE,就会使模型过度偏向异常值。这种现象在MAE上就会减轻很多。所以可以说MAE相对于MSE更鲁棒一些。

  另一个解释是,当我们用一个定值去拟合一列数时,MSE拟合的是数据的平均数,而MAE拟合的是数据的中位数。

  所以MAE拟合的是一个区间,这个区间通常可以取中位数替代。显然中位数对异常值是不敏感的,而平均值则会敏感。这提示我们对于不同的数据,需要选择不同的损失。就想在预测全国人均收入问题上,金沙4166官网登录由于大部分财富集中在很小一部分人中,这些数据就相当于异常值,所以中位数更能代表人均收入水平。

  但是,我们如果想要获取一个y的范围呢?即对于x,我想知道y的大致范围。因为很多时候,我们不需要精确值,反而更需要一个范围值。此时,我们需要预测一个线段。

  其实如果我们能分别获得y的0.1分位数与0.9分位数的拟合,那么两者之间的部分就是我们需要的,它预测了y的80%的取值范围

  分类问题,就二分类(多分类往往建立在二分类的基础上)而言,标签y往往存在两种形式:

  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...

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  大数据文摘出品 编译:Apricock、睡不着的iris、JonyKai、钱天培 “损失函数”是机器学习优化中至关...

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  1、检测缺失值 查看一下数据(数据集已处理为pandas.dataframe) 如果发现有缺失值要对缺失值进行分析...

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