线性回归模型的目标函数为
A: 残差平方和
B: 最大似然函数
C: 对数损失函数
D: Hinge损失函数
A: 残差平方和
B: 最大似然函数
C: 对数损失函数
D: Hinge损失函数
举一反三
- 逻辑回归的损失函数是？ A: log对数损失函数 B: 平方损失函数 C: 指数损失函数 D: Hinge损失函数 E: 0-1损失函数
- Logistic回归通过极大似然估计得到的似然函数对应了哪种损失函数的极小化？ A: 对数损失函数 B: 平方损失函数 C: 绝对损失函数 D: 0-1损失函数
- 逻辑回归的损失函数是下列哪一种？（ ） A: 平方损失函数 B: 对数损失函数 C: Hinge Loss 0-1 损失函数 D: 绝对值损失函数
- 损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:---（） A: 指数损失函数 B: 均方损失函数 C: 对数损失函数 D: Hinge损失函数
- 线性回归最常用的损失函数是（）。 A: 、均方误差 B: 、交叉熵损失 C: 、二元交叉熵损失 D: 、负对数似然损失