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关于损失函数表达式的疑问

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[已解决问题] 解决于 2019-11-01 08:14

想请教下:

  1. 线性回归模型的平方损失函数,其代数表达式,比较清楚:∑(f(x) -y)^2。 而用矩阵来表达却是:1/2 (Xθ -Y) ^T (Xθ -Y)。 ---搞不懂为什么这里会多了个转置。。
    2 . 对于交叉熵损失函数的表达式,为什么是 - ∑ y ln(f(x))呢?
    这个型式,是怎么确定下来的?--其几何意义不如平方损失函数直观,那又如何能确保该损失函数求得极值,拟合函数就可以取得较好的预测值呢?
  2. 再比如对数损失函数,指数损失函数,其表达式也和交叉熵损失函数一样,是如何确定下来的呢??
老笨啊的主页 老笨啊 | 初学一级 | 园豆:114
提问于:2019-10-31 17:28
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最佳答案
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1,这个问题你可以看看《线性代数及其应用》里面“最小二乘法”相关的部分,或者自己推导也可以,我推过,你看看:大叔学ML第二:线性回归

其它问题我就不知道了,我后来半途而废,没有再学习

奖励园豆:5
会长 | 大侠五级 |园豆:6763 | 2019-10-31 18:07

谢谢~~我后面看了。。也理解了。
但是交叉熵损失函数的表达式由来,还是不清楚。。
我自己继续研究。。

老笨啊 | 园豆:114 (初学一级) | 2019-11-01 08:13
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