机器学习中的损失函数(Loss function)

链接自:https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279

本页拷贝过来公式都不可用,可以参考原链接

1. 损失函数

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:https://www.heiqu.com/zwwyyj.html