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本文向大家介绍Lasso的损失函数相关面试题，主要包含被问及Lasso的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
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本文向大家介绍LR的损失函数相关面试题，主要包含被问及LR的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： M为样本个数,为模型对样本i的预测结果,为样本i的真实标签。
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本文向大家介绍SVM的损失函数相关面试题，主要包含被问及SVM的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
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损失函数 1. 二分类 在二分类问题中，目标$y$只能取两个值。在本节笔记中，我们将展示如何建模这个问题，通过令$y \in{-1,+1}$，这里如果这个例子是正类的一个元素，我们说$y$是$1$，如果这个例子是负类的一个元素，我们说$y = - 1$。和往常一样，我们假设我们的输入特征$x \in \mathbb{R}^{n}$。 和我们处理监督学习问题的标准方法一样，我们首先为我们的假设类选择
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Angel中的损失函数 1. Angel中的损失函数 Angel中有丰富的损失函数, 可分为两类 分类损失函数 回归损失函数 分类损失函数如下表所示: 名称 表达式 描述 CrossEntoryLoss 用于分类, 逻辑回归是一种特例, 也可以用于多分类Softmax, 它要求输入是概率, 而不是 LogLoss }) 用于分类, 是逻辑回归的损失函数, 可以看成是CrossEntoryLoss函
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损失函数的使用 损失函数（或称目标函数、优化评分函数）是编译模型时所需的两个参数之一： model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个