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sigmoid函数求导
5.指数损失函数（exponential loss） 指数损失函数 的标准形式如下： 特点： (1)对离群点、噪声非常敏感。经常用在AdaBoost算法中。6.Hinge 损失函数 Hinge损失函数标准形式如下： 特点：
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损失函数详解
可以看出，Adaboost的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为： 关于Adaboost的推导，可以参考Wikipedia：AdaBoost 或者《统计学习方法》P145. 四、Hinge损失函数...
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【总结】数据挖掘中常见的损失函数
对数损失函数(logarithmic loss function) 或对数似然损失函数(log-likelihood loss function) logistic回归的损失函数就是对数损失函数。 指数损失（exponential loss function） 常用于boosting算法。如AdaBoost，用于AdaBoost 集成学习算法中。 铰链损失函数（hinge loss function） 指数损失（exponential
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损失函数
而指数损失函数(exp-loss）的标准形式如下可以看出，Adaboost的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为：六、hinge loss损失函数hinge损失函数和SV...
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集成学习与Adaboost算法
Adaboost的推导主要有三个方面的内容：损失函数的定义，α t α t h t(x)h t(x) 损失函数： 这里选用指数损失函数来替换0/1损失函数来作为优化目标，理由如下： 指数损失函数的形式为： l e x p...
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机器学习损失函数
在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为： Hinge损失函数（SVM）可以看出，Adaboost的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为： Hinge损失函数（SVM） 在 机器学习 算法中，hinge损失函数和SVM是息息相关的。在 线性支持向量机 中，最优化问题可以等价于下列式子：下面来对式子做个变形，令：于是，原式就...
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图像分类
无心啰嗦，本文结合机器学习班决策树与Adaboost 的 PPT，跟邹讲Adaboost指数损失函数推导的 PPT（第85~第98页）、以及李航的《统计学习方法》等参考资料写就，可以定义为一篇课程笔记...
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机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）
4.指数损失（Exponential Loss）：主要用于Adaboost 集成学习算法中；5.其他损失（如0-1损失，绝对值损失） 2.1 Hinge loss Hinge loss 的叫法来源于其损失函数的图形，为一个折线，通用的函数...
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比较全面的Adaboost算法总结(二)
2.AdaBoost损失函数最小化 AdaBoost算法的强分类器是一系列弱分类器的线性组合：其中f(x)为强分类器，共M个弱分类器，由（7）式易知，f(x)是一个加法模型。AdaBoost的损失函数L(y,f(x))为指数...
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【boosting算法】adaboost原理
Boosting算法也因此有了不同的类型， AdaBoost就是损失函数为指数损失的Boosting算法 。AdaBoost是典型的Boosting算法，其基本原理是不断迭代训练弱分类器，提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据在后一轮训练中会获得更大关注，最后将多个弱分类器按照一定的权重组合起来形成强分类器。（分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。），表达式如下
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