ML之ME/LF：机器学习中常见模型评估指标/损失函数(LiR损失、L1损失、L2损失、Logistic损失)求梯度/求导、案例应用之详细攻略
2023-09-14 09:04:44 时间
ML之ME/LF：机器学习中常见模型评估指标/损失函数(LiR损失、L1损失、L2损失、Logistic损失)求梯度/求导、案例应用之详细攻略
目录
常见损失函数求梯度案例
1、线性回归求梯度
2、L2损失函数梯度
3、L1正则函数梯度
4、Logistic损失梯度
对Logistic回归
相关文章
- 机器学习算法——k-近邻(KNN)案例讲解
- MATLAB调用Origin绘图官方案例学习
- 06-React状态管理 Redux(工作流程, 核心概念, 求和案例, 异步Action, React-Redux, 多状态管理, 纯函数, 高阶函数, Redux开发者工具)
- 【案例】新加坡电商平台RedMart高效的订单履约中心
- 网络访问控制列表ACL（读懂这篇就基本够了，后面有配置案例）[通俗易懂]
- 案例：一次性图片验证码
- JavaScript案例：按键输入内容，模拟自动大字号
- C#中多线程Tread的使用案例分享
- 机器学习案例——鸢尾花数据集分析
- 美联储金融科技特别报告：隐私增强技术—分类、案例和考虑事项
- 【四川农信】主力军银行里的智慧运维力量-嘉为案例
- 上榜！腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例
- 全志T3＋Logos FPGA开发板——MQTT通信协议案例
- 不想 CRUD 干到老，就来看看这篇 OOM 排查的实战案例！
- PHP的CURL方法curl_setopt()函数案例介绍(抓取网页,POST数据)详解编程语言
- 【信息诈骗典型案例】之“低价购买电子产品”
- 案例分析 | 如何利用AI技术加速单细胞分析，帮助医生实现精准决策？