「(1) 0-1 loss」
記錄分類錯誤的次數。
「(2)hinge loss」
最常用在svm中「最大優化間隔分類」中，對可能的輸出t=±1和分類器分數y，**值y的hinge loss定義如下：
l(y)=max(0.1-t*y)
「(3)log loss對數損失」
對於「對數函式」，由於其具有「單調性」，在求最優化問題時，結果與原始目標一致，在含有乘積的目標函式中(如極大似然函式)，通過「取對數」可以轉化為求和的形式，從而大大簡化目標函式的「求解」過程。
「(4)squared loss 平方損失」
即真實值與**值之差的平方和。通常用於線性模型中，如線性回歸模型。
「(5)exponential loss指數損失」
指數函式的特點是越接近正確結果誤差越小，adaboost演算法即使用的指數損失目標函式。但是指數損失存在的乙個問題是誤分類樣本的權重會「指數上公升」，如果資料樣本是異常點，會「極大地」干擾後面基本分類器學習效果。
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機器學習中常見的損失函式
一般來說，我們在進行機器學習任務時，使用的每乙個演算法都有乙個目標函式，演算法便是對這個目標函式進行優化，特別是在分類或者回歸任務中，便是使用損失函式 loss function 作為其目標函式，又稱為代價函式 cost function 損失函式是用來評價模型的 值y f x y f x 與真實值...
機器學習中常見的幾種損失函式
通常機器學習每乙個演算法中都會有乙個目標函式，演算法的求解過程是通過對這個目標函式優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函式 代價函式 作為其目標函式。損失函式用來評價模型的 值和真實值不一樣的程度，損失函式越好，通常模型的效能越好。不同的演算法使用的損失函式不一樣。損失函式分為經驗風險損失...
ACM 中常用的演算法有哪些？
網路上流傳的答案有很多，估計提問者也曾經去網上搜過。所以根據自己微薄的經驗提點看法。我acm初期是訓練編碼能力，以水題為主 就是沒有任何演算法，自己靠動腦筋能夠實現的 這種題目特點是麻煩，但是不難，30 50道題目就可以了。然後可以接觸一下基礎的演算法，我感覺搜尋方向的比較不錯，可以解決很多問題，深...