损失函数也叫目标函数,他是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。我们希望预测值和真实值尽量接近,就需要估计一系列参数来拟合,这个参数集使得误差越小就说明这个算法还不错。...一个损失函数有可能存在多个局部最小点,我们就需要至少找到在局部地区的最小值。 找到生成最小值的一组参数的算法被称为优化算法。我们发现随着算法复杂度的增加,则算法倾向于更高效地逼近最小值。...image 用 python 实现这两个曲线 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef minimaFunction(theta):...def minimaFunction(theta): return np.cos(3*np.pi*theta)/theta#损失函数导数def minimaFunctionDerivative(...minimaFunctionDerivative,\ theta,\ learningRate)# plt 绘制损失函数曲线
上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图,在训练开始阶段损失值下降幅度很大,说明学习率合适且进行梯度下降过程,在学习到一定阶段后,损失曲线趋于平稳,损失变化没有一开始那么明显。...上图也是一个正确的损失曲线,虽然看到变化趋势并不是很明显,但仍然可以看出曲线在慢慢下降,这个过程其实是一个fune-turning的阶段。...承接于上一幅图的损失曲线,这幅图的损失值已经很小了,虽然毛刺很多,但是总体趋势是对的。 那么什么才是有问题的去曲线呢?...总而言之,损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器,我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化,越及时越好!...正则化 除了损失函数曲线,准确率曲线也是我们观察的重点,准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进,更主要的是:观察损失和准确率的关系。
评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能: 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能: ROC曲线下的面积(AUC)作为衡量指标,面积越大,性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中: 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP,PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁,在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。
1.损失函数: 损失函数(loss function)是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度,损失函数越小,就代表模型的鲁棒性越好,损失函数指导模型学习。...根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数,使得预测值与真值无限接近。...2.softmax loss: 它是损失函数的一种,是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。...他们的损失函数值分别为 Lz1 = -log0.7 Lz2 = -log0.3 Lz3 = -log0.1 L函数图像如下: 显然,与真值越接近,损失函数越小,与真值相去越远 ,损失函数越大。...优化过程就是不断的将与真值接近的那个概率值提升,提升,再提升,让损失函数降低,降低,再降低。
- 单曲线方法 曲线构建 - 多曲线方法 (基差) 曲线构建 - 多曲线方法 (抵押品) 产品估值理论 产品估值 - 解析法和数值积分法 (CF) 产品估值 - 偏微分方程有限差分法 (PDE-FD)...对利率基差和跨货币基差的处理方式和金融危机之前一样 由此可见,「单曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是相同条线;而「多曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是不同曲线。...- 单货币曲线 2.1 市场报价 2.2 方法论 第三章 - 多货币曲线 3.1 市场报价 3.2 方法论 总结 1 曲线基础知识 1.1 曲线定义 放在金融背景下,曲线是一组金融产品的市场报价...前者包含着市场信息,称为平价曲线(par curve) 后者用于折现现金流,称为收益曲线(yield curve) 而曲线构建就是如何将平价曲线通过拔靴(bootstrap)技巧转化成收益曲线的过程。...1.5 单曲线构建框架 该构建框架只需两个步骤就可以生成所有曲线: 在单曲线环境下,构建曲线分两步: 在各国利率市场中,收集存款、利率期货、远期利率协议和利率掉期的报价,构建出为各国货币利率产品的折现曲线
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。...经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...绝对值损失函数 绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值: ? 3. log对数损失函数 log对数损失函数的标准形式如下: ?...(3)逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数。 4. 平方损失函数 平方损失函数标准形式如下: ? 特点: (1)经常应用与回归问题 5....Hinge 损失函数 Hinge损失函数标准形式如下: ? 特点: (1)hinge损失函数表示如果被分类正确,损失为0,否则损失就为 ? 。SVM就是使用这个损失函数。 (2)一般的 ?
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来,有了GraphPad的帮助,绘图是非常简单的。 回顾:【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线?...ROC曲线的难点并不在于绘制,而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后,如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到,就临床研究而言,ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在,开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子,对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出,曲线B整体位于曲线A之下,且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性,而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值,当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值,可能ROC曲线会更加明确。 第二,这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。
曲线折叠 clear ; close all; %正常绘图 x=0:0.005:5; y=exp(-6*x).*sin(x*40)*6+exp(5*x)*5e-11....+2'); xlim([0 5]); end drawnow; cutout(a(2),1,4,0.2); %将a(2)的1到4部分折叠为长度0.2的虚线段 title('After'); 折叠曲线的函数
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble...RandomForestClassifier(random_state=random_state) cv = StratifiedKFold(n_splits=,shuffle=False) 在ROC曲线中...,x轴是假阳性率,y轴是真阳性率 如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。...Roc曲线得分高低取决于auc,即预测得分曲线下的计算区域 我们希望auc越接近于1,这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot
对softmax的结果计算交叉熵分类损失函数为: 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值,它占的比重越大,这个样本的Loss也就越小,这种定义符合我们的要求.
常见的损失函数有以下几种: (1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction): 0-1损失函数是最为简单的一种损失函数,多适用于分类问题中,如果预测值与目标值不相等,说明预测错误,输出值为1...(2)感知损失函数(Perceptron Loss): 感知损失函数是对0-1损失函数的改进,它并不会像0-1损失函数那样严格,哪怕预测值为0.99,真实值为1,都会认为是错误的;而是给一个误差区间,只要在误差区间内...平方损失函数多用于线性回归任务中,其数学公式为: 接下来,我们延伸到样本个数为N的情况,此时的平方损失函数为: (4)Hinge损失函数(hinge loss function): Hinge损失函数通常适用于二分类的场景中...(6)交叉熵损失函数(cross-entropy loss function): 交叉熵损失函数本质上也是一种对数损失函数,常用于多分类问题中。...交叉熵损失函数常用于当sigmoid函数作为激活函数的情景,因为它可以完美解决平方损失函数权重更新过慢的问题。 以上为大家介绍了较为常见的一些损失函数以及使用场景。
如果使用均方差作为损失函数 所以,如果当前模型的输出接近0或者1时,σ′(z)就会非常小,接近0,使得求得的梯度很小,损失函数收敛的很慢。...如果使用交叉熵作为损失函数 原文链接:为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差? 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
对于回归模型,通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MSELoss 。...如果有需要,也可以自定义损失函数,自定义损失函数需要接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数,并输出一个标量作为损失函数值。...常用的一些内置损失函数说明如下。...nn.MSELoss(均方误差损失,也叫做L2损失,用于回归) nn.L1Loss (L1损失,也叫做绝对值误差损失,用于回归) nn.SmoothL1Loss (平滑L1损失,当输入在-1到1之间时,...,自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数,并输出一个标量作为损失函数值。
二分类的性能指标:PR曲线、ROC曲线、AUC的基本相关概念PR 曲线PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision...如果一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的P-R曲线完全包住,则可断言后者的性能优于前者。 我们还可以根据曲线下方的面积大小来进行比较,但更常用的是平衡点或者是F1值。...(Receiver Operating Characteristic) 受试者工作特征曲线ROC曲线实则是以假正例率 (FPR)和 真正例率(TPR)这两个为变量而做出的曲线,其中 FPR 为横坐标,...通过不断调整阈值,就得到若干个点,从而画出一条曲线。为什么使用ROC曲线ROC有一个很好的特性,当测试集中的正负样本分布变化时,ROC曲线能够保持不变。...ROC曲线能直观体现分类器的性能,但是需要一个数值,直接判定分类器的性能好坏。
什么是第二曲线? 第二曲线=第一曲线小尺度的创新+市场选择,相当于进化论中原有物种的变异、通过自然选择成为了新物种。...从S型曲线理论,我们得出一个S型曲线最终会经历极限点而衰落,而对于公司,如果想长期生存下去的唯一方式就是赶在第一曲线逐渐消失之前,开始一条新的S型曲线。也就所谓的第二曲线。...中国最新的数据中小企业的平均寿命仅2.5年(第一曲线未做起来),集团企业的平均寿命仅7到8年(未能开启第二曲线)。 为什么第二曲线这么难开启? 因为在大多数情况下,前后两条曲线之间是互斥的。...你想发展第二曲线,势必会影响第一曲线的发展。所以选择什么时候开启第二曲线很重要。早了影响第一曲线的增长,晚了第二曲线没时间成长。很可能被别的企业给颠覆掉。...最后给出一个结论:企业想要长期存在,只有2种方式 第一:尽量延长第一曲线的生命。 第二:第一曲线到达极限点之前启动独立的第二曲线。
此时,ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve,又称作感受性曲线(sensitivity curve)。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图(横坐标为假阳性率,纵坐标为敏感度)。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积,就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此,大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩,先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? (5)点击左侧的Graph,选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了,但是不太美观,下面对其进行美化。 ?...(6)打双击图中的曲线,在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。(也可取消show symbols,只保留曲线) ?
softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现
本篇我们介绍损失函数。 一,损失函数概述 一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型,通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...如果有需要,也可以自定义损失函数,自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数,并输出一个标量作为损失函数值。...二,损失函数和正则化项 对于keras模型,目标函数中的正则化项一般在各层中指定,损失函数在模型编译时候指定。 ? ? 三,内置损失函数 内置的损失函数一般有类的实现和函数的实现两种形式。...,用于二分类,最著名的应用是作为支持向量机SVM的损失函数,类实现形式为 Hinge) kld(相对熵损失,也叫KL散度,常用于最大期望算法EM的损失函数,两个概率分布差异的一种信息度量。
运行结果 心形曲线函数 x 2 + ( y − x 2 3 ) 2 = 1 x^2+(y-\sqrt[3]{x^2})^2=1 x2+(y−3x2 )2=1 将原函数变形:...\sqrt[3]{x^2}\pm\sqrt{1-x^2} y=3x2 ±1−x2 实现思路: 显然,x的值域为:[-1,1] 在值域内取适当个x的值,并求出相应y的值,用描点法绘制曲线
ROC曲线 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线即受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称...ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。...结论:ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。 AUC曲线 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,这个面积的数值不会大于1。...又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。...为什么呢,因为ROC曲线越接近左上角,AUC面积就越大,分类器性能就越好。 参考文献:孔明的博客、百度百科
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