Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 390280
  • 博文数量: 273
  • 博客积分: 0
  • 博客等级: 民兵
  • 技术积分: 1430
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2018-02-02 15:57
文章分类

全部博文(273)

文章存档

2018年(273)

我的朋友

分类: 大数据

2018-06-19 15:37:51

在机器学习中,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,我们常常把最小化的函数称为损失函数,它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。在寻找最小值的过程中,我们最常用的方法是梯度下降法。

虽然损失函数可以让我们看到模型的优劣,并且为我们提供了优化的方向,但是我们必须知道没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函数的选取依赖于参数的数量、异常值、机器学习算法、梯度下降的效率、导数求取的难易和预测的置信度等若干方面。这篇文章将介绍各种不同的损失函数,并帮助我们理解每种损失函数的优劣和适用范围。

由于机器学习的任务不同,损失函数一般分为分类和回归两类,回归会预测给出一个数值结果而分类则会给出一个标签。这篇文章主要集中于回归损失函数的分析。本文中所有的代码和图片都可以在找到!

daad0c5565069e98e618ae9c77f63f13e41a8b5a

回归函数预测数量,分类函数预测标签

回归损失函数

1.均方误差、平方损失——L2损失:

均方误差(MSE)是回归损失函数中最常用的误差,它是预测值与目标值之间差值的平方和,其公式如下所示:

4fbd6cef3048dc28cb287cd973e95c4d01c6800d

下图是均方根误差值的曲线分布,其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。


阅读(1101) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~