logistic 是因为使用sigmoid函数作为激活函数。 regression 这个是有一定争议的:(这里我们不必过多浪费时间考虑这个,因为logistic regression目前基本用不到了) ▪ MSE => regression 如果MSE作为loss的时候,(预测值-真实值)^2我们希望预测值越接近真实值越好,probability概率是一个连续的,所以会有regression的情况。 ...
因为logistic regression如果采用mse,会得到一个非凸函数,所以不合适,详情如图: 请查看: https://towardsdatascience.com/optimization-loss-function-under-the-hood-part-ii-d20a239cde11
一 先说为什么不用MSE 因为用的话 函数形式不是凸函数 不容易求解 容易进入局部最优; 二 为什么用交叉熵 总的来说 就是用交叉熵 是凸函数 容易求解最优值,具体来说用它的原因 1.从信息论中熵的角度来解释 2.从概…
4. 《李宏毅机器学习》课程中 逻辑回归 一节,: 李宏毅机器笔记 Logistic Regression(解释 LR 为什么不能用 square error ). 5. 解析损失函数之categorical_crossentropy loss与 Hinge loss. 6. 神经网络的分类模型 LOSS 函数为什么要用 CROSS ENTROPY. 7. ...
Regularization path of the regularized logistic regression model with EDF MSE features.Tapio, ManninenHeikki, HuttunenPekka, RuusuvuoriMatti, Nykter
Question: The most commonly used error metric to measure forecast error is: A. MAPE B. MAD C. MSE D. RMSE Forecast Error: Forecast error is the difference between the forecast value and the actual value. The smaller the forecast error, the more accurate...
交叉熵函数常用于逻辑回归(logistic regression),也就是分类(classification)。 根据信息论中熵的性质,将熵、相对熵(KL 散度)以及交叉熵的公式放到一起总结如下: \begin{aligned} H(p) &= -\sum_{j}p(x_j) \log p(x_j) \\ D_{KL}(p \parallel q) &= \sum_{j}p(x_j)\log \frac{p(x_j...