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损失函数怎么分析

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损失 函数如何设置惩罚项取决于模型的类型、损失 函数的形式和模型的复杂程度 。机器学习的目标函数基本上是-1函数和正则项的组合，在目标函数、偏差和方差之间做权衡 ， 也称为分类回归树图 ， 可以看到，每个叶节点都有一个分数，所以分配给该节点的数据就得到这个分数 。

1、[DeepBayes2018]Day1,practicalsession2.Bayesianreasoning...是关于贝叶斯公式的简单应用，以《哈利波特》中的场景为例 。学过数理统计的人应该知道 ， 有一个关于被诊断为癌症 ， 实际患癌的例子 。多项式分布和二项分布的区别在于，一个实验有很多可能的结果，而二项分布只有两个可能的结果 。例如，这个问题中骰子的数量是16个中的一个 。从MLE得到的结果来看，每个结果的概率等于该结果在实验中出现的次数除以总次数 。

极大似然估计的结果与矩估计的结果相同 。实际上，用样本训练模型，都可以归结为数理统计中参数估计的范畴 。四种常用的参数估计方法是矩估计、极大似然估计、最小二乘法和贝叶斯方法 。后两个问题都是贝叶斯方法的体现 。这里是最大似然估计和贝叶斯方法的区别 。两者最重要的区别是，前者属于频率学派的思想 ， 矩估计和最小二乘法也是频率学派的方法，最小二乘法和最大似然估计其实是一回事 。

2、Xgboost原理 分析总结自陈天琦的PPT，重点是模型的构建，策略的选择 ， 优化算法的选择 。机器学习的目标函数基本上是-1函数和正则项的组合 。在目标函数、偏差和方差之间做权衡，也称为分类回归树图 。可以看到，每个叶节点都有一个分数，所以分配给该节点的数据就得到这个分数 。我们通过整合几棵这样的回归树得到我们的整合算法 。

系综树的特征如下:模型假设我们有K棵树(上面提到的回归树):F是我们假设的空间(函数 space，包括K棵回归树) 。该模型中的参数包括:定义目标函数，然后优化上图中的这个目标函数 。把一棵回归树等价为一个线段函数，那么我们需要从中学习的“参数”就是我们的了:上面四张图中，给出了不同的划分位置和高度 ， 最终的参数模型就是图4的效果 。

3、梯度下降法的优化 分析原理梯度下降法的优化分析原理是让模型自动优化自己的参数 。机器学习的核心内容是将数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动“学习”，从而优化模型本身的各种参数，最终使模型在某一组参数下与学习任务最佳匹配 。那么这个“学习”过程就是机器学习算法的关键 。梯度下降法是实现这种“学习”过程最常见的方法之一，尤其是在深度学习(神经网络)模型中 。

梯度下降法是求解无约束优化问题最常用的方法之一 。它用一阶泰勒展开代替target 函数，通过迭代计算得到所需精度 。换句话说 ， 迭代的每一步都是梯度的负方向 。梯度下降法介绍:梯度下降法是一种迭代法，可用于求解最小二乘问题(线性和非线性均可) 。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法是最常用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法 。
4、 损失 函数惩罚项怎么设置【损失函数怎么分析】 penalty的设置取决于模型的类型、损失 函数的形式以及模型的复杂程度 。1.惩罚项设置越低，模型复杂度越高，拟合效果越好，但容易出现过拟合问题，2.惩罚项设置越高，模型复杂度越低，拟合结果越差 ， 但容易出现欠拟合问题 。3.惩罚项的设置需要在实际任务中进行调整，以获得最佳拟合结果 。

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