”误差函数“ 的搜索结果

     标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度...1、定义函数 def std(nums): n = len(nums) avg = sum(nums) / n return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums))..

     然后又分别对这两类进行了细分和讲解，其中回归中包含了一种不太常见的损失函数：平均偏差误差，可以用来确定模型中存在正偏差还是负偏差。 从学习任务的类型出发，可以从广义上将损失函数分为两大类——回归损失和...

     这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。 均方误差 可以用作损失函数的函数有很多，其中最有名的是均方误差 （mean squared error）。均方误差如下式所示。 这里，yk 是表示神经网络的输出...

     转参考知乎ID（小飞鱼）链接：损失函数-交叉熵损失函数 1.交叉熵损失函数表达式 1.1二分类式：L=-[y*log(p)+(1-y)*log(1-p)] 参数含义： y：样本标签，正确为1，错误为0 p：预测正确概率 1.2多分类表达式如图...

     优点：便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛 缺点：受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 TensorFlow实现： # Tensorflow中集成的函数 mse = tf.losses.mean_squared_error(y_true, ...

     evalin 执行的 mupad 表达式是一个string型表达式，它不能自动完成变量 z 的数值代入。如果你要使用 evalin 实现的话，会稍微复杂些 ...另外，matlab 还有一个与 evalin 类似的mupad接口函数：feva...

     线性回归的损失函数我们采用的是均方误差函数。而逻辑回归采用的是交叉熵。 均方误差 对于线性函数来说，我们使用平方形式的时候，使用了“最小二乘”的思想，就是用平方来度量估计值与真实值的距离，使其达到最小...

     机器学习的所有算法都需要最大化或者最小化目标函数，在最小化场景下，目标函数又称损失函数。 实际应用中,选取损失函数需要从多个角度考虑，如是否有异常值、算法、求导难度、预测值的置信度等等。 损失函数可分为...

     误差反向传播网络（Error Back Propagtion，），简称为BP神经网络，是一种多层神经网络，与之相关的另一个概念是多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）。多层感知器除了输入层和输出层以外，还具有若干个隐含层...

     　卷积神经网络使用基于梯度的学习方法进行监督训练，实践中，一般使用随机梯度下降（机器学习中几种常见的梯度下降方式）的版本，对于每个训练样本均更新一次权值，误差函数使用误差平方和函数，误差方式采用平方...

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