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线性回归损失函数
机器学习系列 - 4
线性回归
算法
答:
1. 简单
线性回归
:1.1
损失函数
:在机器学习中,所有的算法模型其实都依赖于 最小化或最大化某一个函数 ,我们称之为“ 目标函数 ”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。什么是损失函数呢?常用损失函数有:0-1损失函数:用来表述分类问题,当预测分类错误时,损失函数值为1,正确为0 平方损...
线性回归
为什么是平方
损失函数
?
答:
将y = wx+b 中的y和期望带入高斯分布函数,取对数化简后为 常数-(平方
损失函数
/方差),是近似平方损失的函数且方差随数据变化是个定值。固定X使得W为参数时的似然估计最优解得到的概率,等同于真实W下的概率。所以最大化似然函数值转换为最小化平方损失函数。所以
线性回归
实质是寻找一组最贴切的...
常用的
损失函数
有哪些
答:
顾名思义,平方
损失函数
是指预测值与真实值差值的平方。损失越大,说明预测值与真实值的差值越大。平方损失函数多用于
线性回归
任务中,其数学公式为:接下来,我们延伸到样本个数为N的情况,此时的平方损失函数为:Hinge损失函数通常适用于二分类的场景中,可以用来解决间隔最大化的问题,常应用于著名的S...
人工智能基础学习_推导
线性回归损失函数
导函数_人工智能梯度下降_百度...
视频时间 40:43
机器学习中的
损失函数
答:
上面提到了
线性回归
,这里额外补充一句,我们通常说的线性有两种情况,一种是因变量y是自变量x的
线性函数
,一种是因变量y是参数的线性函数。在机器学习中,通常指的都是后一种情况。三、指数
损失函数
(Adaboost)学过Adaboost算法的人都知道,它是前向分步加法算法的特例,是一个加和模型,损失函数就是...
最小二乘法估计量怎么导出的呢?
答:
1、定义回归模型:假设我们有一个包含 n 个观测值的数据集,其中自变量为 x,因变量为 y。我们的
线性回归
模型可以表示为:y = β₀ + β₁x + ε,其中 β₀ 和 β₁ 是待估计的参数,ε 是误差项。2、定义
损失函数
:我们希望通过最小化残差平方和来估计模型参数。...
深度学习中采用什么方法可以最小化
损失函数
答:
具体来说,梯度指示了
损失函数
增加最快的方向,因此,通过向梯度的反方向移动,我们可以更快地找到损失函数的最小值。以一个简单的
线性回归
模型为例,假设我们有一个模型y = wx + b,其中w是权重,b是偏置,x是输入特征,y是预测值。我们的目标是找到最佳的w和b,使得预测值y与实际值之间的差异最...
线性回归
和线性回归方程是怎样的呢?
答:
求解方法
线性回归
模型经常用最小二乘逼近来拟合,但他们也可能用别的方法来拟合,比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里(比如最小绝对误差回归),或者在回归中最小化最小二乘
损失函数
的乘法。相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此,尽管最小二乘法和线性模型是紧密相连的,但...
线性回归
模型有哪些?
答:
5.岭回归(RidgeRegression):这是一种对多元
线性回归
进行正则化的模型,以防止过拟合。它通过在
损失函数
中添加一个L2正则化项来实现。6.弹性网络回归(ElasticNetRegression):这是一种结合了Lasso和Ridge两种方法的模型,既可以防止过拟合,又可以实现特征选择。7.逻辑回归(LogisticRegression):虽然名字...
高中数学
线性回归
方程公式
答:
线性回归
模型经常用最小二乘逼近来拟合,但他们也可能用别的方法来拟合,比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里比如最小绝对误差回归,或者在回归中最小化最小二乘
损失函数
的乘法。相反,最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此,尽管最小二乘法和线性模型是紧密相连的,但他们是不能划...
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