Введение: В области задач регрессии выбор правильной функции потерь имеет решающее значение для обучения точных и надежных моделей машинного обучения. Двумя обычно используемыми функциями потерь являются среднеквадратическая ошибка (MSE) и средняя абсолютная ошибка (MAE). Цель этой статьи — пролить свет на процесс принятия решений при выборе между этими двумя функциями потерь с учетом таких факторов, как скорость сходимости и обработка выбросов. Компромисс: MSE против MAE..

Обучение модели просто означает определение (обучение) хороших значений для всех весов и смещений из помеченных примеров. В обучении с учителем алгоритм машинного обучения строит модель, исследуя множество примеров и пытаясь найти модель, минимизирующую потери. Проигрыш — это наказание за плохое предубеждение. То есть проигрыш — это число, указывающее, насколько плохим был прогноз модели для одного примера. Если прогноз модели совершенен, потери равны нулю; в противном случае..

Объяснение линейной регрессии в машинном обучении Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это статистический метод, который позволяет нам обобщать и изучать отношения между количественными переменными. По сути, линейная регрессия помогает нам смоделировать, как изменения одного или нескольких входных данных влияют на результат. Выход обычно представляет собой непрерывную переменную, такую ​​как время, цена и высота. В машинном обучении очень часто встречается линейная..

В машинном обучении функция потерь — это математическая функция, которая измеряет, насколько хорошо модель машинного обучения способна делать прогнозы. Функция потерь сравнивает прогнозируемый результат модели с истинным выходом и выдает оценку, которая показывает, насколько они различаются. Цель модели машинного обучения — свести к минимуму эту разницу или «потерю», чтобы делать точные прогнозы. Выбор функции потерь зависит от рассматриваемой проблемы и типа используемой модели машинного..

В машинном обучении всегда есть этап, на котором вы делаете прогнозы, а затем сравниваете свои прогнозы с реальной истиной. Это этап обучения . Алгоритм сравнения ваших прогнозов с фактами - это функция потери . На следующем этапе вы оптимизируете потери, чтобы попытаться уменьшить их. Хотя это не единственная цель, она часто используется чаще всего. Большинство студентов, изучающих машинное обучение, учат реализовывать алгоритмы пакетного градиентного спуска, мини-пакетного..

Линейная регрессия — это подход к прогнозированию количественного ответа Y на основе предикторной переменной X. Он предполагает, что между X и Y существует приблизительно линейная зависимость. Математически мы можем записать эту линейную зависимость как При наличии одной входной переменной (x) метод называется простой линейной регрессией . При наличии нескольких входных переменных в статистической литературе метод часто называется множественной линейной регрессией. β0 и β1 — две..