以下关于损失函数说法正确的是
A: 0-1损失函数是当前应用得最广泛的损失函数，因为它最简单。
B: 平方损失函数适用于分类问题。
C: 对于两个概率分布， 一般可以用交叉熵来衡量它们的差异．
D: Hinge损失函数常用于回归问题。
A: 0-1损失函数是当前应用得最广泛的损失函数，因为它最简单。
B: 平方损失函数适用于分类问题。
C: 对于两个概率分布， 一般可以用交叉熵来衡量它们的差异．
D: Hinge损失函数常用于回归问题。
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
- 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
- 以下是分类模型的代理损失函数的是： A: 0-1损失函数 B: 铰链损失函数 C: 交叉熵损失函数 D: 指数损失函数
- 逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。 A: TRUE B: FALSE
- Softmax回归进行多分类的非线性函数和损失函数分别是什么？ A: Softmax函数 B: Sigmoid 函数 C: MSE损失 D: 交叉熵损失