机器学习深度学习 7 大常用损失函数,附 Python 实现代码

1. 基本概念首先，我们需要明确损失函数的含义。它是评估模型预测与实际值之间差异的函数，其值越小，表示模型性能越好。在机器学习任务中，我们利用损失函数衡量模型预测的准确性，以便通过优化算法提高预测精度。2. 常用损失函数- 2.1 均方误差（MSE）：衡量预测值与真实值的平方差，适用于回归问题，...

指数损失函数的标准形式如下：[公式]。2.6 合页(Hinge)损失函数 Hinge损失函数的标准形式如下：[公式]。Hinge损失函数表示如果被分类正确，损失为0，否则损失就为[公式]。SVM就是使用这个损失函数。2.7 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的标准形式如下：[公式]。注意公式中[公式]表示样本，[公式]表示实际...

1.1、0-1 loss 0-1 loss是最直接的损失函数，仅在预测值与真实值相等时损失为0，不一致时损失为1，无法进行梯度计算。1.2、熵与交叉熵loss 熵是信息论中的概念，用于衡量不确定性。在分类任务中，交叉熵loss（log loss）是最常用的损失函数，衡量预测概率与实际标签的差异。1.3、softmax loss...

在机器学习中，损失函数是评估预测结果与真实值之间差异的关键组件。损失函数分为回归损失和分类损失两大类。回归损失包括平均绝对误差（MAE）和均方差（MSE），而分类损失则包含了熵、交叉熵、骰子损失、焦点损失以及Tversky损失等。MAE衡量预测值与真实值之间的绝对距离平均值，具有对异常值的鲁棒性。而MSE...

梯度下降算法是深度学习中用来优化损失函数的一种常见方法。梯度是多元函数参数偏导数的集合，代表函数变化最快的方向。梯度下降法通过不断调整参数，沿着损失函数值减少的方向更新参数，从而找到最小值。该方法可以直观地理解为下山的过程，每一步都朝着最陡峭的下坡方向前进。为了提高训练效率，可以使用Mini...

本文的代码可以到我的Github上获取: https://github.com/paulQuei/gradient_descent 本文的算法示例通过Python语言实现,在实现中使用到了numpy和matplotlib。如果你不熟悉这两个工具,请自行在网上搜索教程。 关于优化 大多数学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变x以最小化或者最大化某个函数的任务。 我们通常...

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras...

第三，即便你对机器学习和深度学习感兴趣，也别忽视编程语言的全面性学习。Jerry Cain教授讲解的《编程范式》课程非常出色，可以扩展你的编程思维。最后，介绍几个常用的Python库，助力项目实践：1. **NumPy** - 用于处理数组和矩阵的库。它是科学计算的基础，学习此库可有效支持后续数据分析和处理任务。...

提几个可能的有关机器学习当中的深度学习发展方向,同时也就是尚待解决的问题: 1.让深度学习自动调超参。 最近看到有人在一个AI群里推广自己的一篇论文《Deep Q-Networks for Accelerating the Training of Deep Neural Networks》,大致是用强化学习的方法训练一个控制器来自动控制学习率以及在一个batch中各个类的...

01 深度学习基本概念 监督学习：所有输入数据都有确定的对应输出数据。在各种网络架构中，输入数据和输出数据的节点层位于网络两端，训练过程调整它们之间的网络连接权重。激活函数：为神经网络引入非线性，如ReLU函数替换sigmoid函数，保持快速的梯度下降过程，避免梯度消失导致的训练缓慢或失败。神经网络架构：NN...