软件下载网站地址,加强住房公积金网站建设,自已如何做网站,谷歌优化排名怎么做损失函数(Loss Function)和代价函数(Cost Function)是同一个东西#xff1b;例如#xff1a;有一组样本数据#xff0c;用f1(x),f2(x),f3(x)三个函数#xff08;模型#xff09;分别来拟合#xff0c;三个函数的输出F(x)与真实值可能相同也可能不同#xff0c;为了表示拟… 损失函数(Loss Function)和代价函数(Cost Function)是同一个东西例如有一组样本数据用f1(x),f2(x),f3(x)三个函数模型分别来拟合三个函数的输出F(x)与真实值可能相同也可能不同为了表示拟合的好坏就用一个函数来度量拟合的程度如L(Y,f(x))(Y-f(x))^2这个函数就是【损失函数】损失函数越小代表模型拟合的越好但是损失函数不是越小越好太小容易出现过拟合的现象从而降低模型的泛化能力。风险函数--损失函数的期望可以认为是平均意义下的损失。风险函数涉及到两个概念一个是经验风险另一个一个是结构风险。
f(x)关于训练样本集的平均损失称为经验风险即T(x)1/N(L(Y1,f(x1))..L(YN,f(xn)))此时的目标就是求经验风险T(x)的最小化。当样本容量不大的时候经验风险最小化模型容易产生“过拟合”的问题。为了“减缓”过拟合问题就提出了结构风险最小SRM的理论。结构风险的定义就是在经验风险上加上一个正则化项regularizer或者叫做罚项penalty term。J(f)专门用来【度量模型的复杂度】在机器学习中也交叫【正则化项】。常用的有L1L2范数。目标函数即最终的优化函数min(T(x))ʎJ(f)包含经验风险和结构风险。
