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時間 2021-01-07
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機器學習任務一般步驟: ①確定特徵 ②確定模型 確定目標函數,包括損失函數和正則項。損失函數度量模型預測值和真實值之間的差異,正則項對模型的複雜正度施加懲罰。 損失函數在迴歸問題中: L2損失對噪聲敏感,L1損失對噪聲不敏感,但在 x=0 處不可導,Huber損失融合了 L2 和 L1 損失的優點。 損失函數在分類問題中: 0-1損失,即服從伯努利分佈: Logisti
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