机器学习大牛是如何选择回归损失函数的?
无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数(Loss Function)是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数,让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。关于梯度下降最直白的解释可以看我的这篇文章:简单的梯度下降算法,你真的懂了吗?损失函数有许多不同的类型,没有哪种损失函数适合所有的问....

机器学习大牛最常用的5个回归损失函数,你知道几个?
“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位数损失么?这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦! 机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为“目标函数”。其中,我们一般把最小化的一类函数,称为“损失函数”。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。 ....
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