惊雲浅谈天
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【机器学习】损失函数

L1 平均绝对误差MAE

Loss=\frac{\sum\limits^n_{i=1}|\hat y-y|}{n}

L2 均方误差MSE

Loss=\frac{\sum\limits^n_{i=1}(\hat y-y)^2}{n}

交叉熵CE

用于度量两个概率分布之间的差异性信息。

对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。

H(P,Q)=-\sum P(x)\cdot logQ(x)

在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

H(\hat y,y)=-\sum \hat y *log\ y

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