交叉熵损失函数公式 回归方程公式标准公式？
回归方程公式标准公式？
高中线性回归方程公式：B=（x1y1，x2y2。。。Xnyn nxy）/（x1，X2。。。Xn和NX）。线性回归方程是数理统计中利用回归分析来确定两个或多个变量之间定量关系的统计分析方法之一。
高中线性回归方程公式
线性回归方程公式
线性回归方程公式
线性回归方程求解方法
线性回归模型通常采用最小二乘近似法进行拟合，但也可能采用其他方法进行拟合，如在其他一些方法中最小化“拟合间隙”规格（如最小绝对误差回归），或最小化回归中的“拟合间隙”最小二乘损失函数的乘法减少。相反，最小二乘法可以用来拟合这些非线性模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型有着密切的联系，但它们不能等同起来。
逻辑回归损失函数为什么是凸函数？
这两种方法都是常用的分类算法。从目标函数的角度看，不同之处在于logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用铰链损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机的处理方法只考虑了支持向量机。
局部阻力损失计算公式？
局部阻力损失计算公式：动压=局部阻力系数*ρ*V*V*1/2。
1. 局部阻力系数是与流体方向和速度变化有关的系数。其具体功能是计算流体在局部阻力作用下的能量损失。
2. 局部阻力系数是流体流经设备和管道附件的局部阻力与相应动压力的比值，其值是无量纲的。
请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？
在我看来，多重输出和损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说，使用交叉熵是没有问题的，即使是最小均方误差也不会产生显著的影响。但是，最好添加一个带有范数的正则化因子（计算量较少）。但是，输出的大小是影响算法收敛性的关键因素，因为如果需要在统计学、统计决策理论和经济学中结合的话，损失函数是将一个事件（样本空间中的一个元素）映射到一个事件的一种实数函数，用来表示与该事件相关的经济成本或机会成本。更一般地说，在统计学中，损失函数是衡量损失和误差程度的函数（这种损失与“错误”的估计有关，如费用或设备的损失）
简述损失函数和风险函数的定义？（高等统计学）？
softmax是一个函数
Wiki上的解释和公式是：softmax函数是logistic函数的推广将实值的length-p向量映射为值的length-k向量“
如果一个ZJ大于其他Z，则映射的分量接近1，其他分量接近0。它的主要应用是多分类。Sigmoid函数只能分为两类，而softmax可以分为很多类。Softmax是sigmoid的扩展。
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