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常见的损失函数

一、常见的损失函数:损失函数一般用来衡量预测值和真实值之间的不一致程度。是一个非负值,通常用L(y,f(x))来表示。1.0-1损失函数:预测结果和真实结果一致,则为0,不一致则为1.

一、常见的损失函数:

损失函数一般用来衡量预测值和真实值之间的不一致程度。是一个非负值,通常用L(y,f(x))来表示。

1.0-1损失函数:

  预测结果和真实结果一致,则为0,不一致则为1.

  

2.绝对值损失函数:

  真实值和预测值差的绝对值。

  

3.平方损失函数:

  

4.指数损失函数:

  

5.对数损失函数:

  

6.合页损失函数

  

    t是预测值,y是真实值。和svm的损失函数非常相似。

二。各个损失函数的代表算法

  1. 0-1损失函数:感知机
  2. 绝对值损失函数:
  3. 平方损失函数:线性回归  
  4. 指数损失函数:Adaboost
  5. 对数损失函数:逻辑回归
  6. 合页损失函数:SVM

  

 


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