网站首页 mse损失函数 第3页

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  机器学习里必备的五种回归损失函数

  所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程。我们常常将最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量模型的预测能力。在寻找最小值的过程中，我们最常用的方法是梯度下降法，这种方法很像从山顶下降到山谷最低点的过程。虽然损失函...

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  PyTorch(七)——损失函数 nlp 损失函数

  损失函数基本概念损失函数是用来评估模型预测值与真实值的不一致程度，它是一个值为非负实数的函数。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好，就表示算法越接近意义上的最优。我们训练模型的过程，就是通过不断的迭代计算，使用梯度下降等优化算法不断调整参数，使...

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  大白话5分钟带你走进人工智能-第三节推导mse损失函数(1)

  第三节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源）在第二节中，我们介绍了高斯分布的来源，以及其概率密度函数对应的参数的解释。本节的话，我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘。我们再来回归下高斯分布的概率密度函数...

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  所有机器学习者都应该知道5个回归损失函数

  机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面的指标。寻找最小功能点的最常用方法是“梯度下降”。想象起伏山脉和梯度下降等损失函数就像滑下山...

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  机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个?

  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重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分...

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  机器学习中常用的损失函数你知多少?

  本文作者将常用的损失函数分为了两大类：分类和回归。然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。选自towardsdatascience，作者：Ravi...

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