原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数.经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项.通常表示为如下:(整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值.) 常见的损失误差有6种: 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中:

<Machine Learning in Action> 为防止连续乘法时每个乘数过小,而导致的下溢出(太多很小的数相乘结果为0,或者不能正确分类) 训练: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(num

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

本打算将GBDT和XGBoost放在一起,但由于涉及内容较多,且两个都是比较重要的算法,这里主要先看GBDT算法,XGBoost是GBDT算法的优化和变种,等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法 前面说到,提升树是每次训练将上一次训练的残差作为本次训练的样本,找出最优的决策树的过程,然后将所有模型进行叠加的过程.同样,GBDT也是一种前向加法算法模型,不同于提升树的是,GBDT每次将残差

由于最近要经常用到XGBOOST的包,不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍, 发现其中在考虑损失函数的时候,是以对数log进行度量的,囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢?可能是下面的原因: [通俗的解释] 对数损失是用于最大似然估计的.一组参数在一堆数据下的似然值,等于每一条数据的概率之积.而损失函数一般是每条数据的损失之和,为了把积变为和,就取了对数.再加个负号是为了让最大似然值和最小损失对应起来. [专业的解释] 链接:http://www.zhihu.com/questio

1交叉熵损失函数的由来1.1关于熵,交叉熵,相对熵(KL散度) 熵:香农信息量的期望.变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.其计算公式如下: 其是一个期望的计算,也是记录随机事件结果的平均编码长度(关于编码:一个事件结果的出现概率越低,对其编码的bit长度就越长.即无法压缩的表达,代表了真正的信息量.) 熵与交叉熵之间的联系: 假设有两个分布p,q.其中p是真实概率分布,q是你以为(估计)的概率分布(可能不一致):你以 q 去编码,编码方案 log(1/qi)可能不是

[为什么使用Python] 1. 软件质量:   Python更注重软件质量,一致性,可维护性 2. 开发效率:   相比C/C++/Java这些编译/静态语言,无需编译及链接步骤,Python所须要的代码仅仅有其1/5到1/3, 3. 可移植性:   程序不需做不论什么修改.可在不论什么平台执行 4. 标准库支持: 标准库及第三方库许多 5. 组件集成:   能够集成机制非常方便的与其它部分进行通信,C/C++/Java/,及.COM..NET进行通信 6. 好玩:       易用性及强大的

介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户.但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型? 当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题. 损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心.但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们. 它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解.那么,什么是损失函数,你如何理解它们的意义? 在本文中,我将讨论机器学习中使用的7种常见损失函数,并解释每种函数的使

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理 正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文链接 https://www.cnblogs.com/nolonely/p/7008952.html 各种损失函数 损失函数或代价函数来度量给定

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

神经网络入手[上] [x] 神经网络的核心部分 [x] Keras介绍 [ ] 使用Keras解决简单问题:分类和回归 神经网络剖析 神经网络的训练与下列对象相关: 网络层Layers,网络层结合形成神经网络模型: 输入数据以及对应标签: 损失函数,定义用来学习的反馈信号: 优化方法,定义学习过程. 关系图: 网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值.损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏:优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数. 网络层:神经网络模型的

“sample”“batch”“epoch” Sample:样本,比如:一张图像是一个样本,一段音频也是一个样本. Batch:批,含有N个样本的集合.每一个batch的样本都是独立的并行处理.在训练是,一个batch的结果只会用来更新一次模型. Epoch:轮次,通常通常定义为 [在整个数据集上的一轮迭代],用于训练的不同的阶段,这有利于记录和定期 保存/加载Keras模型(结构+权重+优化器状态) model.save(filepath)将Keras模型保存到单个HDF5文件中,该文件将包含

General Parameters: Guide the overall functioning Booster Parameters: Guide the individual booster (tree/regression) at each step Learning Task Parameters: Guide the optimization performed general parameters booster [default=gbtree](基分类器类型) Select th

基础概念 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 全称梯度提升决策树,是一种迭代的决策树算法.GBDT是集成学习Boosting的家族成员,GBDT中的树是回归树,用于回归预测,调整后也可以用于分类. 分类树与回归树的差异 分类树大致的实现过程是:穷举每一个属性特征的信息增益值,每一次都选取使信息增益最大(或信息增益比,基尼系数等)的特征进行分枝,直到分类完成或达到预设的终止条件,实现决策树的递归构建. 回归树的实现过程与分类树大体类似,在划分标准上回归树使用

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数

The overall parameters have been divided into 3 categories by XGBoost authors: General Parameters: Guide the overall functioning Booster Parameters: Guide the individual booster (tree/regression) at each step Learning Task Parameters: Guide the optim