Pertanyaan yang diberi tag loss-functions

Fungsi yang digunakan untuk mengukur perbedaan antara data yang diamati dan nilai prediksi menurut model. Meminimalkan fungsi kerugian adalah cara untuk memperkirakan parameter model.

36
Machine Learning: Haruskah saya menggunakan entropi silang kategoris atau kehilangan entropi silang biner untuk prediksi biner?

Pertama-tama, saya menyadari jika saya perlu melakukan prediksi biner, saya harus membuat setidaknya dua kelas melalui melakukan satu-hot-encoding. Apakah ini benar? Namun, apakah binary cross entropy hanya untuk prediksi dengan hanya satu kelas? Jika saya menggunakan kerugian entropi lintas...

machine-learning neural-networks loss-functions tensorflow cross-entropy
32
Fungsi biaya dalam regresi linier OLS

Saya agak bingung dengan kuliah tentang regresi linier yang diberikan oleh Andrew Ng pada Coursera tentang pembelajaran mesin. Di sana, ia memberikan fungsi biaya yang meminimalkan jumlah kuadrat sebagai: 12 m∑i = 1m( hθ( X( i )) - Y( i ))212m∑saya=1m(hθ(X(saya))-Y(saya))2 \frac{1}{2m} \sum...

regression machine-learning loss-functions
31
Fungsi kerugian mana yang benar untuk regresi logistik?

Saya membaca tentang dua versi fungsi kerugian untuk regresi logistik, mana yang benar dan mengapa? Dari Machine Learning , Zhou ZH (dalam bahasa Cina), dengan :β= ( w , b )  dan  βTx = wTx + bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l ( β) = ∑i = 1m( -ysayaβTxsaya+ ln( 1...

logistic loss-functions
29
Cara menangani data hierarkis / bersarang dalam pembelajaran mesin

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
25
Gradien kehilangan Engsel

Saya mencoba menerapkan gradient descent dasar dan saya mengujinya dengan fungsi kehilangan engsel yaitu . Namun, saya bingung tentang gradien kehilangan engsel. Saya mendapat kesan bahwa itu adalahlengsel= maks ( 0 , 1 - y x ⋅ w )lengsel=maks(0,1-y x⋅w)l_{\text{hinge}} = \max(0,1-y\...

loss-functions
23
Apa fungsi kerugian SVM hard margin?

max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b))12∥w∥2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b))12‖w‖2+C∑imax(0,1−yi(w⊺xi+b)) \frac{1}{2}\|w\|^2+C\sum_i\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) ∥w∥2‖w‖2\|w\|^2max(0,1−yi(w⊺xi+b))max(0,1−yi(w⊺xi+b))\max(0,1-y_i(w^\intercal x_i+b)) Namun, untuk SVM hard...

svm loss-functions