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迴歸損失函數:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss
時間 2020-12-24
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迴歸損失函數:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數,這個函數被稱爲「目標函數」。其中,我們一般把最小化的一類函數,稱爲「損失函數」。它能根據預測結果,衡量出模型預測能力的好壞。 在實際應用中,選取損失函數會受到諸多因素的制約,比如是否有異常值、機器學習算法的選擇、梯度下降的時間複雜度、求導的難易程度以及預測值的置信度
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