在機(jī)器學(xué)習(xí)中，目標(biāo)函數(shù)是優(yōu)化算法的關(guān)鍵。Python目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)是指通過(guò)Python語(yǔ)言推導(dǎo)出目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式。

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return ((y_true - y_pred) ** 2).mean()

以上代碼是一個(gè)簡(jiǎn)單的均方誤差目標(biāo)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)。其原理是對(duì)每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間誤差求平方，然后取所有樣本誤差平方的均值。這個(gè)函數(shù)可以用來(lái)評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

另一個(gè)常用的目標(biāo)函數(shù)是交叉熵?fù)p失函數(shù)。為了理解其原理，需要先了解分類問題。在分類問題中，輸出值是離散的，通常表示為類別的概率分布。交叉熵?fù)p失函數(shù)則是衡量模型預(yù)測(cè)類別概率分布與真實(shí)概率分布之間的差距。

def categorical_crossentropy(y_true, y_pred):
return (-y_true * np.log(y_pred)).sum()

以上代碼是交叉熵?fù)p失函數(shù)的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。其中y_true表示真實(shí)類別概率分布，y_pred表示模型預(yù)測(cè)的類別概率分布。這個(gè)函數(shù)的原理是將每個(gè)類別概率分布元素的對(duì)數(shù)乘以真實(shí)概率分布元素，然后將結(jié)果求和取相反數(shù)。這個(gè)函數(shù)的值越小，表示模型預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。

Python目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的核心工具，通過(guò)熟練掌握這項(xiàng)技能，可以更好地實(shí)現(xiàn)優(yōu)化算法，并且能夠更高效地設(shè)計(jì)和改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。