统计学习中常用的损失函数有以下几种:

(1) 0-1损失函数(0-1 loss function):

L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X)

(2) 平方损失函数(quadratic loss function)

L(Y,f(X))=(Y−f(X))2

(3) 绝对损失函数(absolute loss function)

L(Y,f(X))=|Y−f(X)|

(4) 对数损失函数(logarithmic loss function) 或对数似然损失函数(log-likelihood loss function)

L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)

损失函数越小,模型就越好。

时间: 10-18

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感知机是古老的统计学习方法,主要应用于二类线性可分数据,策略是在给定的超平面上对误差点进行纠正,从而保证所有的点都是正确可分的. 用到的方法是随机梯度下降法,由于是线性可分的,可保证最终在有限步内收敛.具体可参考李航的<统计学习方法> #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<fstream> using namespace std; typedef vect

学习中 常用到的string内置对象方法的总结

//concat() – 将两个或多个字符的文本组合起来,返回一个新的字符串. var str = "Hello"; var out = str.concat(" World","!"); console.log(str); //Hello console.log(out); //Hello World! //charAt() – 返回指定位置的字符. var str = "HelloString"; var out = st

统计学习概念

统计学习是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析,统计学习由监督学习,非监督学习,半监督学习和强化学习等组成 统计学习由模型的假设空间(学习的模型属于某个函数的集合),模型选择的准则,及模型学习的算法 统计学习方法步骤如下: (1)得到一个有限的训练数据集合 (2)确定包含所有可能的模型的假设空间(学习模型的集合) (3)确定模型选择的准则,即学习的策略 (4)实现求解最优模型的算法即学习的算法 (5)通过学习方法选择最优模型 (6)利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析 1.监督学习

(八)从零开始学人工智能--统计学习:统计学习基础知识

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iOS开发中常用的参数传递方法

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最近学习了java中常用集合类的一些知识,在这里作为一只小白,我来谈谈我的理解,顺带总结知识点. 引入:在没有接触之前,听到集合,给我感觉是想到了数学中的集合一样,里面存放着一个一个的元素.其实不然,这个集合也就差不多,是用来存放元素的容器. Java中的集合类包含的内容很多而且很重要,很多数据的存储和处理(排序,去重,筛选等)都需要通过集合类来完成. 今天我要谈的主要是,如下图所示: 1.Collection Collection是最基本的集合类型,若要检查Collection中的元素,可以使