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機器學習常用損失函數彙總
時間 2021-01-14
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常用分類,迴歸損失函數彙總: 一、均方誤差: 二、平均絕對誤差(L1) MSE與MAE誤差比較: 若誤差率E>1,由圖可知,MSE會進一步增大誤差,如果數據種存在異常點,會使得(E)^2變得非常大。 如果最小化MSE,對所有樣本的樣本點只給出一個預測值,那麼最小化MSE一定是所有樣本的均值,可由公式推理; 但是如果最小化MAE,則是所有樣本點的中位數;中位數對異常值較爲魯棒,不敏感; MAE存在一
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