定义loss function 注意区分loss function和cost function 损失函数 loss function是在一个训练样本的表现,把所有训练样本的损失加起来得到的代价函数cost function,才能衡量模型在整个训练集上的表现 3.3.2 逻辑回归的代价函数和梯度下降 把分类讨论巧妙利用条件合并为一个式子 进而得到的cos
2.平方损失函数(quadratic loss function) L ( Y , f ( X ) ) = ( Y − f ( x ) ) 2 L(Y,f(X)) = (Y – f(x))^2 L(Y,f(X))=(Y−f(x))2 3.绝对值损失函数(absolute loss function) L ( Y , f ( x ) ) = ∣ Y − f ( X ) ∣ L(Y,f(x)) = |Y – f...
基本用法如下: # 使用categorical_crossentropy;使用其他损失替换损失函数的指代词即可 model.compile(optimizer=adam, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #或 # 使用binary_crossentropy;使用其他损失替换损失函数的指代词即可 from keras import losses model.compile(optimizer='adam', loss=loss...
二类分类器svm 的loss function 是 hinge loss:L(y)=max(0,1-t*y),t=+1 or -1,是标签属性. 对线性svm,y=w*x+b,其中w为权重,b为偏置项,在实际优化中,w,b是待优化的未知,通过优化损失函数,使得loss function最小,得到优化接w,b。 对于logistic regression 其loss function是 ,由于y=1/(1+e^(-...
寻找其他替代损失函数(Surrogate Loss Function) 通常是凸函数,计算方便且和0/1损失是一致的。 可以看出,浅蓝色L2损失不是一个好的代理损失,所以优化L2损失并不能很好地优化模型的准确度。 Logistic损失 Logistic回归模型:y|x~Bernoulli(μ(x)), log似然函数为: ...
logistic regression是我见过最简单的模型,它属于加法模型里面,而且非常好理解。当我们学一个模型的时候主要抓住以下三个点:1.如何推断。2.目标函数。3.如何更新。我们的logistic regression模型非常直观地解决了上面几个问题:1.通过线性变换后再使用sigmoid函数把数值压缩到0-1之间。2.使用非常火的交叉熵的目标函数来...
一、Logistic Function(逻辑方程) 同线性回归,我们会有一个Hypothesis Function对输入数据进行计算已得到一个输出值。 考虑到分类问题的特点,常用的函数有sigmoid方程(又叫logistic方程) 其函数图像如下 可见: 1、输出区间为(0,1); 2、对于所有输入 z<0, g(z) < 0.5 ; 对所有输入 z>0, g(z) > 0.5。
与损失函数不同的是,它描述了在全体样本上集上,模型的参数w和b与优化目标之间的关系,在这两个公式中,成本函数其实是损失函数的平均值。 那么我们先看一下对于损失函数而言,为什么它能发挥作用: 如果期望输出y=1,那么优化目标为min L(y,y_hat)=min[-log(y_hat)],显然此时y_hat的越大,优化目标会得到最小...
那么该事件的对数几率(log odds或者logit function)就是: 从而可以得到一种对逻辑回归的定义,输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型,即逻辑斯蒂回归模型(李航.《统计机器学习》)所以说Logistic Regression属于对数线性模型)。 因此,针对对输入$x$进行分类的...
1.2逻辑回归的代价函数（成本函数）为了训练逻辑回归模型的参数参数w和参数b我们，需要⼀个代价函数,通过训练代价函数来得到参数w和参数b。损失函数⼜叫做误差函数，⽤来衡量算法的运⾏情况，Loss function:L(y^ , y),这个L称为的损失函数，来衡量预测输出值和实际值有多接近。⼀般我们⽤预测值和实际值...