【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
如果一个损失函数，在有噪音的情况下，其风险最小化的模型（minimizer）跟没有噪音时是相同的，就称这个损失函数是抗噪的（noise-tolerant）。换言之，有噪音的情况下的最优模型，跟没噪音一样。（听起来是不是不可能？）
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格：预测结果2023.6.2.xlsx中，表头如下：
决定走上坡的路径将耗费我们的体力和时间。决定走下坡的路径将使我们受益。因此，下坡的成本是更小的。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
内容一览：了解全局晶体对称性并分析等变信息，对于预测材料性能至关重要，但现有的、基于卷积网络的算法尚且无法完全实现这些需求。针对于此，中山大学的李华山、王彪课题组，开发了一款名为 SEN 的机器学习模型，准确感知了固有晶体对称性和材料结构团簇之间的相互作用。
在投资组合管理、风险管理和衍生品定价中，波动性起着重要作用。接下来是检查每个模型在样本内外的表现如何。以下是您可以做的三件事：
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
通过对2018年之前世界杯各个国家球队的表现以及比分结果进行数据分析，并结合以往各个球队在历届世界杯中的表现，通过机器学习算法建立模型，并对其进行评价以及模型优化之后，进行模拟2022年卡塔尔世界杯的冠军球队的归属。
在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
作者 | Hannes Knobloch 来源 | codeingschool 编辑 | 代码医生团队 可以在GitHub上找到这个项目的源代码： https://github.com/dsr-18/
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。
【导读】你可能在你的机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然，在进行实验的时候，一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏，因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标
笔者寄语：机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法，交叉验证中用到了哪些指标呢？
选自medium 作者：Andre Ye 机器之心编译 机器之心编辑部 杀鸡用牛刀，我们用机器学习方法来算圆的面积。 询问任何人圆的面积是多少，他们都会告诉你不就是?r²吗。但如果你问他们为什么，他
如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。
人脑的神经网络结构模式可能与个体在表型、行为、遗传决定因素和神经精神障碍的临床结果方面的差异有关。最近的研究表明，个性化的神经(大脑)指纹可以从大脑的结构连接体中识别出来。然而，个性化指纹在认知方面的准确性、可重复性和翻译潜力尚未完全确定。在本研究中，我们引入了一种动态连接体建模方法来识别一组关键的白质子网络，可以用作个性化指纹。我们进行了几个个体变量评估，以证明个性化指纹的准确性和实用性，特别是预测中年成年人的身份和智商，以及幼儿的发育商。我们的发现表明，我们的动态建模方法发现的指纹足以区分个体，也能够预测整个人类发展的一般智力能力。
编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了本系列的第三项特征工程与特征选择。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。（本系列第一篇：点击查看） 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介
今天跟大家分享一篇之前发表的文章，《基于稀疏化鲁棒LS-SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模 》。 摘要： 针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题，提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法。首先，针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题，提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化，降低建模的计算复杂度
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域，机器学习是人工智能领域的一个子集，它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
来源：机器学习研习院本文约3200字，建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么？ 线性回归有四个假设： 线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的
精度可以帮助回答在所有预测为P的点中，有多少是是真正的P。 Precision = TP/(TP+FP)
【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。
由于是刚刚毕业一年，所以都是比较基础的问题，就是有一个问题，掰扯了比较长的时间：如何评估线性回归模型的性能和准确度？
损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。
来源：DeepHub IMBA本文约2800字，建议阅读5分钟本文为你整理10个常见的损失函数。 什么是损失函数？ 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。 损失函数与度量指
作者：Werner Chao 翻译：白静 术语校对：黄凯波 本文长度为2800字，建议阅读8分钟 线上心理健康公司KaJin Health首席数据分析师教你怎么一步步提升Kaggle竞赛模型的精确度。 最近，Kaggle竞赛非常受欢迎，很多人都试图获得好成绩。但是，这些竞赛竞争十分激烈，获胜者通常不会透露其方法。通常情况下，获胜者只会写一个他们所做的事情的简单概述，而不会透露很多，所以用何种方法可用的提高模型精确度仍是一个谜。 这篇博文介绍了如何在Kaggle竞赛中提高模型精确度。我将分享一些如何获
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。
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每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。
NA_Sales,EU_Sales,JP_Sales作为数据集，每条数据的Global_Sales作为target建立回归模型
4.9日到现在一直在做Udacity的P1项目——波士顿房价预测。这个项目让我收获最大的就是理清了机器学习解决问题的整体流程，搭起一个框架，学会了寻找模型的最优参数以及模型的评估和验证方法。 nump
。而损失函数（Loss Function）则是这个过程中关键的一个组成部分，用来衡量模型的输出
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