逻辑回归的损失函数是交叉熵损失
对
举一反三
- 逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。 A: TRUE B: FALSE
- 逻辑回归的损失函数是哪个？ A: MSE B: 交叉熵(Cross-Entropy)损失函数 C: MAE D: RMSE
- 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
- 线性回归的损失函数可以是交叉熵损失函数与最小二乘损失函数中的
- 以下关于逻辑回归中的损失函数的说法正确的是？ A: 逻辑回归所采用的损失函数为交叉熵 B: 在逻辑回归问题中，交叉熵可以由最大似然估计推导出来 C: 在逻辑回归问题中不可以用最大似然估计作为损失函数 D: 在逻辑回归问题中，交叉熵反映了真实标签的概率分布和模型输出的概率分布的差异 E: 在逻辑回归中可以用均方误差作为损失函数
内容
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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
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logistic 回归进行二分类的非线性函数和损失函数分别是什么？ A: ReLU函数 B: Sigmoid 函数 C: MSE损失 D: 交叉熵损失
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HingeLoss0-1损失函数是逻辑回归的损失函数。（）
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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
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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