Logistic और hinge losses की तुलना
इस अभ्यास में आप logistic और hinge losses का प्लॉट बनाएँगे, उनकी गणितीय अभिव्यक्तियों का उपयोग करके, जो आपको दी गई हैं.
वीडियो का loss function डायग्राम दाईं ओर दिख रहा है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Classifiers
अभ्यास निर्देश
log_loss()औरhinge_loss()फंक्शनों का मान ग्रिड पॉइंट्स पर निकालें ताकि वे प्लॉट हो सकें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Mathematical functions for logistic and hinge losses
def log_loss(raw_model_output):
return np.log(1+np.exp(-raw_model_output))
def hinge_loss(raw_model_output):
return np.maximum(0,1-raw_model_output)
# Create a grid of values and plot
grid = np.linspace(-2,2,1000)
plt.plot(grid, ____, label='logistic')
plt.plot(grid, ____, label='hinge')
plt.legend()
plt.show()