度量模型一次**的好壞 l( y，f(x) )
度量平均意義下的模型**的好壞，即損失函式的期望。（關於 聯行分布的期望，未知，無法直接計算）
模型關於訓練資料集的平均損失，當樣本容量n–>∞，經驗風險趨於期望風險。經驗風險最小化，保證模型有很好的學習效果。
為防止過擬合而提出，在經驗風險的基礎上加上了正則化項或罰項。結構風險最小化等價於正則化。目的是選擇經驗風險與複雜度同時較小的模型。
正則化項表示模型的複雜度，形式多樣，可以是 l1或l2範數。
其中基於l1正則化的學習方法（如lasso），也是一種特徵選擇方法——嵌入式特徵選擇。因為l1正則化的過程中，更易產生稀疏解，會產生很多零項，即篩選掉部分特徵。是一種將特徵選擇和學習器訓練過程融合的方法。
機器學習筆記 損失函式
在監督學習中，由給定的輸入x，通過模型 h x 出的的 值 y，與真實值y不可能完全一致，這時，採用乙個損失函式，或者是代價函式來表示這個 錯誤的程度 損失函式值越小，模型就越好，由於模型的輸入 輸出 x，y 是隨機變數，遵循聯合分布p x,y 所以損失函式的期望是 這個函式稱為期望損失或者是風險損...
機器學習筆記 什麼是損失函式？
機器學習模型關於單個樣本的 值與真實值的差稱為損失。損失越小，模型越好，如果 值與真實值相等，就是沒有損失。用於計算損失的函式稱為損失函式。模型每一次 的好壞用損失函式來度量。常用的損失函式有以下幾種 引用自李航的 統計學習方法 0 1損失函式 0 1損失函式 二類分類任務中，值與真實值不同，就是 ...
資料探勘與機器學習 損失函式
損失函式是用來估量模型的 值f x 與真實值不y一致的程度。我們的目的就是最小化損失函式，讓f x 與y盡量接近。通常可以使用梯度下降尋找函式最小值 損失函式大致可以分成兩類 回歸和分類 模型 值與樣本真實值之間距離平方的平均值 mse是比較常用的一種損失函式它的曲線特點是光滑連續，可導，有利於使用...