ML之LF：机器学习中常见的损失函数(连续型/离散型)的简介、损失函数/代价函数/目标函数之间区别、案例应用之详细攻略 / 开普饭

介绍在这篇文章中,我们将了解什么是真正的梯度下降法,为什么它成为非常流行的机器学习算法,为什么AI和ML中的大多数算法都遵循这种技术. 柯西在1847年提出了梯度下降算法,是第一个提出梯度下降的人, ...

前言 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)全名叫极端梯度提升,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost,XGBo ...

这是专栏<AI初识境>的第9篇文章.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 今天来说说深度学习中的generalization问题,也就是泛化和正则化有关的内容. 作者 ...

目录 1- 线性回归 2- 训练与损失平方损失(L2 损失) 3- 理解问题解答 4- 关键词原文链接:https://developers.google.com/machine-learni ...

作者: 张黄斌出处:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTEwNTM0ODI0MQ==&mid=2653455932&idx=1&sn=3ff ...

前言当模型的复杂度达到一定程度时,则模型处于过拟合状态,类似这种意思相信大家看到个很多次了,本文首先讨论了怎么去理解复杂度这一概念,然后回顾贝叶斯思想(原谅我有点啰嗦),并从贝叶斯的角度去理解正则项 ...

序本次记录内容包括机器学习中的三种类型的风险函数风险函数与损失函数的关系统计学习模型旨在假设空间中寻找最佳的模型,那么需要指定一个准则来作为模型选取的评判标准.因此引入了损失函数和风险函数.损失函数: ...

ML之LF:机器学习中常见损失函数(LiR损失.L1损失.L2损失.Logistic损失)求梯度/求导.案例应用之详细攻略常见损失函数求梯度案例 1.线性回归求梯度 2.L2损失函数梯度 3.L1正 ...

ML之Validation:机器学习中模型验证方法的简介.代码实现.案例应用之详细攻略模型验证方法的简介 1.Hold-out验证后期更新-- 2.K-折交叉验证后期更新-- 3.自助重采样 r ...

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AI:人工智能概念之机器学习ML.深度学习DL.数据挖掘.知识发现.模式识别等重要领域之间比较关系结构图之详细攻略参考文章:<2019.12人工智能发展报告(清华),人工智能十三大领域总结,中 ...

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ML之DR之SVD:SVD算法相关论文.算法过程.代码实现.案例应用之详细攻略 SVD算法相关论文奇异值分解Singular Value Decomposition:简称SVD,特征分解的广义化,是 ...

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