分类损失函数

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)

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

聚合函数的类型包括AVG、COUNT、MAX、MIN、STDDEV、SUM、VARIANCE等分组函数。每个函数都接受一个参数。下表列出了可以在语法中使用的选项：

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。

这些函数大多数接收字符类型的参数（除了CHR函数），并返回VARCHAR2类型的值。字符函数的返回类型受到数据库基本类型的限制，例如，VARCHAR2类型的返回值最多为2000个字符（在Oracle 8中为4000个字符），而CHAR类型的返回值限制为255个字符（在Oracle 8中为2000个字符）。在PL/SQL语句中使用时，它们可以被赋值给VARCHAR2或CHAR类型的变量。

随着数据库技术的进步，Oracle内置SQL函数的分类整理变得尤为重要。这些函数涵盖了从数据查询到处理的各个方面，为数据库管理和应用开发提供了强大的工具集。

Oracle内置SQL函数分类整理完整版，包括字符、数字、日期、转换、分组等多类函数详细介绍。

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

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。