一个人做两个博客网站,360优化大师下载官网,东平县住房和城乡建设局网站,什么网站做博客好如何衡量分类器对当前样本的效果好坏#xff1f;
需要损失函数
什么是损失函数#xff1f;
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如何衡量分类器对当前样本的效果好坏
需要损失函数
什么是损失函数
损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁指导 模型参数优化。 损失函数是一个函数用于度量给定分类器的预测值与真实值 的不一致程度其输出通常是一个非负实值。 其输出的非负实值可以作为反馈信号来对分类器参数进行调整 以降低当前示例对应的损失值提升分类器的分类效果。
因为我们线性分类模型都是预测 多个不同类别
多类支撑向量机损失 正确类别的得分比不正确类别高出1分就没有损失否则就会产生损失 对于鸟的损失 对于猫的损失 对于车的损失
正则项 L1 正则项 L2正则项 示例
优化算法目标
什么是参数优化 参数优化是机器学习的核心步骤之一它利用损失 函数的输出值作为反馈信号来调整分类器参数以提升 分类器对训练样本的预测性能。 数值梯度: 近似, 慢, 易写 解析梯度: 精确, 快, 易错
数值梯度有什么作用 答求梯度时一般使用解析梯度而数值梯度主要用于解析梯度的正确性校验梯度检查
