包含机器学习常用的几种函数的词条

今天给大家分享机器学习常用的几种函数，其中也会对的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、机器学习中的损失函数
• 2、使用pytorch编写机器学习代码——torch中一些常用函数解析

机器学习中的损失函数

机器学习中的损失函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f（x）与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L（Y， f（x）来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。

均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。

简单线性回归：1 损失函数：在机器学习中，所有的算法模型其实都依赖于 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”。

损失函数是机器学习和深度学习中的一个重要概念，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或误差。它是一个数值评估指标，通过对模型输出和真实标签之间的比较，提供了对模型性能的度量。损失函数的作用有以下几点：-衡量模型性能：损失函数用于评估模型的预测结果与真实结果之间的误差程度。

使用pytorch编写机器学习代码——torch中一些常用函数解析

1、torch.log（） 和 torch.sin（） / torch.cos（）：分别计算对数和三角函数，输入通常为弧度值。 torch.uniform_（） 和 torch.randn_like（）：前者用于在给定范围内生成均匀分布的随机数，后者生成正态分布的随机数。 torch.sqrt（） 和 torch.linspace（）：分别计算平方根和等距线性空间中的值。

2、torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文Attention is All You Need。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

3、PyTorch源码详解（三）：torch.nn.Norm类算子深入解析Norm类算子在PyTorch中扮演着关键角色，它们包括BN（BatchNorm）、LayerNorm和InstanceNorm。 BN/LayerNorm/InstanceNorm详解BatchNorm（BN）的核心功能是对每个通道（C通道）的数据进行标准化，确保数据在每个批次后保持一致的尺度。

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