机器学习入门（七）：线性回归原理，损失函数和正规方程
线性回归原理 学习目标 掌握线性回归模型公式含义 掌握 LinearRegression API 的使用 1. 线性回归应用场景 房价预测 销售额预测 贷款额度预测 话不多说，直接上图，浅显易懂！ ...
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....
机器学习线性回归优化损失函数
1 损失函数假设刚才的房子例子，真实的数据之间存在这样的关系：真实关系： 真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率那么现在呢，我们随意指定一个关系（猜测）随机指定关系： 预测房子价格 = 0.25×中心区域的距离 + 0.14×城市一氧化氮浓度 + 0.42×自住房平均房价 + 0.34×城镇犯罪率....
【机器学习】损失函数、代价函数、目标函数之间有什么区别
首先说明一下它们三个的定义：损失函数（Loss Function ）：就是单个样本的误差，预测值和真实值之间的差距，但是衡量差距的方式有很多种，但是大多数情况下采用距离或者做差代价函数（Cost Function ）：它是整个训练集的损失，可以理解为所有样本数据的平均损失，但有时也可以不做平均，就是考虑总体损失目标函数（Object Function）：它是最终我们需要优化的函数，它代表着我们模....
机器学习常见的损失函数以及何时使用它们
每一个机器学习工程师都应该知道机器学习中这些常见的损失函数以及何时使用它们。在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。损失函数是机器学习算法中的一个重要部分，主要用于进行算法对特征数据集建模效果的评估，衡量算法的性能。损失函数是每个样本预测值和真实值的差值，而成本函数是所有损失函数的平均值。但是一般两者语义没有明显的....
机器学习损失函数
最小二乘法期望和实际值的方差作为损失函数，1/2是为了方便求导。实际值又是通过权重W和偏置项b来确定，所以我们可以对它训练。极大似然估计我们以抛硬币为例，左边的是我们假设的概率模型，右边是真实世界的实验结果。c1，c2，c3…c10是该情况发生的概率，西塔是给定的概率模型。我们计算上述三种情况得到的概率，如下图所示我们发现第二种模型，概率最大。这些我们假设模型计算的结果叫做似然值，而最大的似然值....
机器学习/深度学习中的常用损失函数公式、原理与代码实践（持续更新ing...）
1. 分类 - 交叉熵讲解博文：损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎1.1 二分类-BCELoss系二分类可以使用BCELoss，比如链路预测任务预测某条边是否存在，或者多标签分类中将每个类作为一个二分类任务（但是一般来说这样效果会很差），就用BCELoss。torch.nn.BCEWithLogitsLoss=sigmoid (torch.special.expit) +torch.nn.BCE....
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