合页损失函数

评估模型性能时，计算损失函数是一个关键步骤。

一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现，包括： label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)

CAD图库合页提供多样化的剖面图和立面图资源！

MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术，用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差，有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效，能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。

基于损失函数的模型评估标准，挺适合做分类效果的，是在你用 Clementine 或者 SPSS 挖数据的时候。这部分内容讲得还蛮全，从混淆矩阵到准确率，还有误差度量、交叉验证都带上了。嗯，光看标题就知道，对模型调优友好。 17.1 的小节讲得挺细，尤其是两个模型的成本可视化，你要是做 A/B 测试或者不同算法对比，好用。后面像贝叶斯标准和遗传算法也有涉及，虽然偏理论点，但讲得不死板，看着不费劲。 而且它不光讲原理，配合 Clementine 工具操作讲，挺实用的。比如你要跑分类模型，调参数的时候不知道评估哪个好，照着这章来一遍，基本有思路了。响应也快，界面也直观。 如果你刚上手 SPSS-Cl

导航项目里的资源整合页，结构清晰，页面响应也快，挺适合做学习资料的归类展示。链接里有个挺实用的资源合集，像考研大纲、MySQL 安装包、Redis、CAD 图标啥的都有，直接用百度网盘分享，下载也方便，省得到处找。有时候做前端页面，给用户一键下载的体验挺重要的，用百度网盘链接做跳转，简单粗暴，效果还不错。 哦对了，提取码也附上了，别忘记复制：bnpq。如果你经常给团队分享技术资料，或者想整理点开发相关的工具包，这类链接就实用。链接在这儿：点击下载，建议你先保存下。 另外，像是 Redis、Mysql、爬虫脚本这些，也都可以通过下面这些链接找到对应的百度网盘下载页，感兴趣的话可以看看，反正都是现

SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型，包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例，利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测，使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估，并比较了它们的分类性能。结果显示，基于Boosting算法的分类器表现更佳，错误率更低。对变量的使用分析表明，最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后，采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。

此例中，单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统，体现了减少队伍数量的优化理念。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

2、用b(n,k)表示将n个有序的样品分为k类的某种分法：定义这种分类方法的损失函数为