监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度，一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约，现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多，而且每个损失函数都有各自的特征，因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式，探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度，而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。
2022-11-03 10:24:25
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监督学习目的在于学习一个由输入到输出的映射
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梯度下降
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梯度是什么？
在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以
2022-11-02 19:08:18
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2022-10-29 22:04:58
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使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo，里面附有完整的代码，可直接运行，有详细注释
2022-10-25 18:56:11
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matlab中存档算法代码
2022-10-18 20:14:38
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审核对质量管理体系有什么作用?质量管理体系审核方式有哪几种?审核步骤有哪些?简述质量体系认证的基本过程。在建立和运行质量管理体系中应该注意哪些事项?ISO/TS 16949的特点是什么?ISO 14000标准与ISO 9000标准的联系与区别是什么?
2022-10-17 19:05:31
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针对每个机器学习经典模型详细的逻辑讲解
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2022-09-23 16:01:00
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