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常見的機器學習中損失函數有哪些？
2020-07-03
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今天我們來盤點一下那些常見的機器學習中的損失函數有哪些。

用于計算損失的函數稱為損失函數。模型每一次預測的好壞用損失函數來度量。機器通過損失函數進行學習，如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函數會得到一個非常大的值。

損失函數通常由經驗風險和正則化項組成：

損失函數通常由以下幾種：

平方損失函數

平方損失函數常用在最小二乘法中。它的思想是使得各個訓練點到最優擬合線的距離最小(平方和最小)。平方損失函數定義如下：

對數損失函數

對于邏輯回歸

邏輯回歸，標簽y=0y=0或y=1y=1.那么代價函數

綜合起來，可以得到

這只是二分類的情況，如果是多分類，則用到Softmax，，假設有k類，對應每個類別的概率分別為：

那么損失函數為

Hinge損失函數

SVM分類器中，常常使用hinge loss函數，用來最大化“分類間隔”。加上正確類別為yy，分類間隔最小為mm，那么

其中WyXWyX為正確類別的得分，即正確類別的得分，最少要比錯誤類別大mm，否則Loss就不為零。


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