相关阅读
相关 监督学习 分类模型 逻辑回归
逻辑斯谛回归 \- 线性回归的问题 一一 怎样判断肿瘤是否恶性? ![1604514-20190723195352219-1093274092.png][] \-...
╰+哭是因爲堅強的太久メ相关 机器学习-有监督学习-分类算法：逻辑回归/Logistic回归（二分类模型）【值域符合二项分布律 ==似然函数最大化==＞ 交叉熵/对数损失函数】、Softmax回归（多分类模型）【交叉熵损失函数】
Logistic回归、Softmax回归都可以看做是输入层到输出层的直接的全连接神经网络，用的激活函数为Sigmode函数。 一、Logistic(逻辑)回归【LR模型】
绝地灬酷狼相关 人工智能：损失函数（Loss Function）【平方损失（正态分布）、交叉熵损失（二项分布）、合页损失、对比损失】【衡量模型预测值和真实值的差异】【总体样本-＞值域分布律-＞似然函数-＞损失函数】
损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。 代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就
相关 机器学习 | 算法模型 —— 算法训练：损失函数之交叉熵（熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax）
目录 1.信息论 1.1.信息量 1.2.熵 1.3.KL散度（相对熵） 1.4.交叉熵 2.交叉熵的类型 2.1.多分类交叉熵 2.2.二分类交叉熵 3
小鱼儿相关 TensorFlow：交叉熵损失函数
基础 损失函数 \[[机器学习中的损失函数][Link 1]\] 示例说明：计算multilabel时的BinaryCrossentropy tf.kera
相关 二值交叉熵损失函数证明
下面的损失函数是用于图像分类任务，对于单个样本而言，令 y y y为样本的期望输出， y ^ \\hat\{y\} y^为样本的实际输出，那么Logistic回归的损失函数就可
相关 平方损失函数与交叉熵损失函数
1. 前言 在机器学习中学习模型的参数是通过不断损失函数的值来实现的。对于机器学习中常见的损失函数有：平方损失函数与交叉熵损失函数。在本文中将讲述两者含义与响应的运用区别
相关 交叉熵损失函数
1. Cross entropy 交叉熵损失函数用于二分类损失函数的计算,其公式为： ![573274-20190728165253168-15289458.png][]
相关 交叉熵损失函数
> 监督学习的两大种类是分类问题和回归问题。 > > 交叉熵损失函数主要应用于分类问题。 > 先上实现代码，这个函数的功能就是计算labels和logits之间的交叉熵。
太过爱你忘了你带给我的痛
还没有评论，来说两句吧...