损失函数与梯度概念

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。

注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。 b{color:rgba(0,0,0,0.75)} 损失函数与梯度下降 损失函数与梯度下降 损失函数 损失函数的作用什么是损失函数 梯度下降常用的损失函数 什么是梯度梯度下降导数与偏导数学习率梯...

代价函数和损失函数是机器学习中常用的两个概念，它们的定义、区别和联系如下：定义：常用的损失函数有以下几种：梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化代价函数或损失函数。它通过迭代地调整模型参数的值，以找到使代价函数或损失函数最小化的最优参数。梯度下降的基本思想是沿着代价函数或损失函数的负梯度方向更新参数。梯度是代价函数或损失函数对于参数的偏导数，表示函数在当前参数值处的变化率。通过不断地向着梯度的反方向更新参数，梯度下降算法可以逐渐接近代价函数或损失函数的最小值。梯度下降与损失函数的关系密切。在机器学习中

损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差异，在模型训练过程中损失函数越小说明模型预测或者分类任务的精确度越高。这需要不断调整更新损失函数中的参数，让参数达到最佳值。这些是常见的损失函数，选择合适的损失函数取决于所解决的任务类型和模型结构。在机器学习和深度学习中，损失函数通常用来衡量模型的预测误差，帮助优化算法调整模型参数以使预测结果尽可能接近真实标签。：重复进行前向传播、损失计算、反向传播和参数更新的过程，直到模型收敛或达到设定的停止条件。：计算损失函数关于参数的梯度，即损失函数对每个参数的偏导数。

在深入讨论梯度提升树中的损失函数和梯度下降之前，我们首先来了解一下什么是梯度提升树。梯度提升树是一种集成学习方法，通过将多棵决策树组合起来，可以用于回归和分类等问题。在梯度提升树中，每一棵树都是在前一棵树的残差基础上进行训练的，最终将多棵树的预测结果累加起来得到最终预测结果。梯度提升树是一种强大的集成学习方法，它通过不断迭代优化损失函数来构建多棵决策树，并将它们组合起来形成一个强大的模型。在梯度提升树中，损失函数及梯度下降算法是决定模型优化方向的关键因素。

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