聊聊機器學習中的損失函數

機器學習算法一般都是對損失函數(Loss Function)求最優，大部分損失函數都是包含兩項：損失誤差項(loss term)以及正則項(regularization term): J(w)=∑iL(mi(w))+λR(w) 損失誤差項 常用的損失誤差項有5種: Gold Standard Hinge:Svm log:logistic regression(cross entropy error

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