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编程问答

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

發布時間:2025/3/21 编程问答 15 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 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 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

ML之ME/LF:機器學習中常見模型評估指標/損失函數(LiR損失、L1損失、L2損失、Logistic損失)求梯度/求導、案例應用之詳細攻略

目錄

常見損失函數求梯度案例

1、線性回歸求梯度

2、L2損失函數梯度

3、L1正則函數梯度

4、Logistic損失梯度


常見損失函數求梯度案例

1、線性回歸求梯度

2、L2損失函數梯度

3、L1正則函數梯度


4、Logistic損失梯度

對Logistic回歸



總結

以上是生活随笔為你收集整理的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的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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