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本篇文章给大家谈谈sigmoid函数求导，以及sigmoid函数求导范围对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

sigmoid函数与softmax函数

1、Sigmoid函数主要应用于二分类问题，而Softmax函数则适用于多分类问题。Sigmoid函数： 主要用于二分类问题。 数学表达式为：[ Sigmoid = frac{1}{1 + e^{x}} ]。 通过将线性输出转换为概率值，输出接近1表示属于正类别的概率高，接近0表示属于负类别的概率高。Softmax函数： 适用于多分类问题。

在图像处理中，权函数同样发挥了重要作用它可以帮助调整图像中的不同区域的权重，使得图像处理算法能够更精确地处理图像的各个部分，增强图像的细节和对比度权函数在模式识别领域也有着重要的应用通过调整权函数的参数，可以优化分类器的性能，提高识别的准确率权函数能够根据样本的特性调整不同类别的；由于损失的价值函数比收益的价值函数更为陡峭，所以损失比收益显得更加“突出”一些损失规避带来的另一个结果就是所谓的“禀赋效应” 禀赋效应指某物成为某个人的禀赋的一部分时，它的价值便增加了前景理论假定，决策权重倾向于过于看重小概率事件而看轻中高概率事件3确定效应 确定效应指某个。

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[pytorch]交叉熵损失函数

1、PyTorch中的交叉熵损失函数主要用于多类别分类任务，而二元交叉熵损失函数则适用于多标签分类任务。以下是关于这两种损失函数的详细解释：交叉熵损失函数： 适用场景：多类别分类。即每个样本只能属于一个类别。

2、Pytorch中常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss详解如下： 定义： CrossEntropyLoss是Pytorch中用于分类任务的一个损失函数，它结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss两个函数的功能。

1、常见的损失函数总结如下01损失函数描述预测值与目标值不相等得1，否则为0特点直观反映分类错误数量，但非凸性限制其应用感知机采用此损失绝对值损失函数描述计算预测值与目标值差的绝对值适用场景适用于多种问题log对数损失函数描述在多分类任务中表现优秀，能良好表征概率分布。

2、常见的损失函数包括以下几类1 分类损失函数 Hinge损失常用于支持向量机，对错误分类或分类置信度不足的样本敏感 指数损失在AdaBoost算法中使用，对错误分类的样本特别敏感 交叉熵损失深度学习中最常用的分类损失函数，用于衡量模型预测概率与真实标签的差异，包括二分类交叉熵损失和多分类交叉熵。

详细解释1 权重系数的概念理解权重系数可以理解为一种相对数值，用来表示某个因素或指标在整个评价体系中的重要程度在进行综合评价或决策时，权重系数的作用至关重要，因为它能帮助我们更准确地理解和把握事物的本质2 计算步骤确定评价因素或指标这是计算权重系数的基础，需要根据实际情况来；权重是一种衡量事物相对重要性影响力或参与程度的概念具体解释如下权力象征在某些语境中，权重可以被理解为一种权力的象征，类似于掌控局面或决策的力量比重或重要性在综合评价体系中，权重常用于表示不同成分或因素的重要性例如，在学生期末总评中，平时成绩期中考试和期末考试的成绩会被。

1、价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。

2、现实世界中，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低，根据前景理论中的决策权重函数的特点可知，投资者往往高估小概率事件，对小概率事件赋予过高的决策权重另外，前景理论中期望的价值是由“价值函数”和“决策权重”共同决定的。

在Excel中进行权重计算时，可以使用SUMPRODUCT函数来实现例如，如果需要计算一系列评价包括“满意”“比较满意”“一般”“较不满意”“不满意”的加权平均值，并且这些评价在I3到I12单元格中，对应的权重值存储在H3到H12单元格中，可以使用以下公式=SUMPRODUCTI3I12=quot满意quot，quot比较。

在Excel中计算权重，可以通过公式实现自动化计算例如，在单元格E2中输入公式= C2 * LOOKUP9E+307， D$2D2然后按回车键确认，并向下填充公式至所需行这样，E列的每个单元格都会根据相应的C列和D列的值计算出权重这个公式利用了LOOKUP函数来查找D列中的累计值具体来说，LOOKUP9E+30。

利用rank函数降序排名的操作步骤如下打开excel表格首先，确保你已经打开了需要进行排名的excel表格选择rank函数在excel表格中，点击左上方的fx按钮，打开函数选择对话框在函数选择对话框中，找到并选择rank函数公式设置函数参数数值将需要排名的数值所在单元格或单元格区域设置为数值参数这通常；1选中排名下第一个单元格C2，点击编辑栏求和符号边的三角下拉，选择其他函数2在搜索栏输入BANK，点击转到，选中第一个RANK函数，点击确定3填写函数参数，Number是要排序的数值，选中A01号的成绩B2单元格，Ref是要进行排序的一组数值，选中B2B11所有参与排序的同学的成绩，Order为排序方式，0或。

的选择时，更倾向于选择后者具体来说，80%的概率通过权重函数的计算后，其实际影响小于100%的概率，因此人们倾向于选择确定性的结果这种倾。

在风险决策中，用户行为表现出两种模式一是决策权重函数，它反映用户对概率感知的主观重要性二是价值函数，用公式 来描述最后，用户行为通常经历两个阶段的决策过程，这在两个图表和公式中有所体现这两个核心元素对理解用户决策至关重要如果你想深入了解前景理论，卡尼曼的经典著作是一个理想。

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什么是“潮流计算”？有什么作用？比较潮流计算与...

常用的潮流计算方法有：牛顿-拉夫逊法及快速分解法。 快速分解法有两个主要特点：(1)降阶在潮流计算的修正方程中利用了有功功率主要与节点电压相位有关，无功功率主要与节点电压幅值有关的特点，实现P-Q分解，使系数矩阵由原来的2N×2N 阶降为N×N阶，N为系统的节点数(不包括缓冲节点)。

Y = 1，0， X = 03， 07， 02，08计算交叉熵，我们看到Loss = 121*log07 + 1*log02同样，在多分类中，如X = 01，02，07， 02，05，03， Y = 2，1Loss = 12log07 + log05这里的M代表类别，i是样本。

nnCrossEntropyLoss函数的核心参数包括无权重大小平均忽略索引可选择的减少和还原模式，以及标签平滑在计算交叉熵损失时，函数会考虑输入的logits模型的原始输出分数与目标的真实标签具体公式为假设每个样本有n个类别，第i个样本的真实类别标签为yi，模型输出的logits为logits，其中logits。

2 从梯度角度以sigmoid激活函数为例，使用均方误差作为损失函数时，对参数的偏导受到激活函数导数的影响，导致梯度不稳定而交叉熵损失函数对参数的偏导则不受激活函数导数影响，保证了梯度的稳定3 从含义角度交叉熵注重真实概率分布与预测概率分布的差异，分类问题的目标是使模型输出接近训练数据分。

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前景理论精简总结

前景理论精简总结：前景理论是由心理学家卡尼曼和特沃斯基于1979年提出的，主要在金融、保险和运营管理等领域有显著影响。其核心概念和要点如下：用户决策行为的符号表示：将可能的结果按财富价值从低到高排序，负值代表损失，正值代表收益，零值代表中立。例如，符号表示用户对某个选项有特定概率的损失或收益。

1、以最大程度地减少交叉熵损失权重的调整过程就是模型训练过程 所使用的Softmax函数是连续可导函数，这使得可以计算出损失函；交叉熵损失函数 Crossentropy loss function交叉熵损失函数的 这一项，权重的更新受 影响，受到误差的影响，所以当误差大的。

2、络的学习方式交叉熵损失函数使用交叉熵损失来分类MNIST数字集 它告诉我们权重的学习速率可以被控制，也就是被输出结果的误差；损失函数对权重的求导过程从上面阐释的步骤可以看出，神经网络 交叉熵损失函数交叉熵损失函数中w的范围是0和1之间当w接近1；于是引入了交叉熵损失函数这时再看权重更新公式，此时对于输出层，权重更新公式为可以看到梯度下降已经不与sigmoid的导数相。

　　图1 人脑神经网络

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。

　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。

将可能的结果按财富价值从低到高排序，负值代表损失，正值代表收益，零值代表中立例如，符号表示用户对某个选项有特定概率的损失或收益决策过程与期望效用理论不同，前景理论或累积前景理论的决策过程考虑了用户主观决策的权重和价值评估方式决策权重函数反映了用户对概率感知的主观重要性价值函数用于。

1 打开电脑，点击开始菜单2 在开始菜单中，找到并点击Microsoft Office文件夹3 在Microsoft Office文件夹中，找到并点击Excel图标这将启动Excel应用程序4 在Excel中，您可以使用电子表格功能来整理和分析数据，也可以使用文本编辑功能来撰写文章5 在Excel中编写文章时，可以使用单元格来组织。

一使用SUM函数求和 打开Excel并选中单元格首先，打开Excel并找到需要求和的列表选中一个空白单元格，作为显示求和结果的单元格输入SUM函数在选中的单元格中输入“=SUM”，此时Excel会自动弹出SUM函数的提示你也可以直接从函数列表中选择SUM函数选择求和范围有两种方式选择求和范围一种是直。

按下回车键后，Excel将自动计算并显示所选单元格的总和如果需要计算多个单元格的总和，可以将光标拖动到单元格的右下角，以此复制公式到其他单元格中这样，便可以轻松地对多个列或行进行求和操作同样地，在Google Sheets中执行求和操作也十分便捷只需选择要进行求和的单元格范围，然后使用SUM函数。

这些函数的使用让求和过程更加灵活和精确在设置SUM函数时，确保正确选择单元格范围非常重要错误的选择可能导致计算结果不准确此外，及时保存你的工作表，以防数据丢失熟悉SUM函数及其变体能够帮助你更高效地处理数据，完成各种复杂的计算任务最后，通过练习和应用SUM函数，你可以更好地掌握其使用技巧。

交叉熵损失通常与sigmoid或softmax函数结合使用神经网络输出的logits经过sigmoid或softmax转换后，得到每个类别的概率分布这些概率分布与真实类别的一维onehot向量相结合，通过计算得出最终的损失值优势交叉熵损失函数是凸函数，这确保了全局最优解的搜索它具有高效的学习能力，能够快速调整模型权重。

而且它们对效用函数和权重函数的假设也不同在累积前景理论的效用函数中，收益是凹幂函数损失是斜度陡峭的凸幂函数权重函数是反转的“S”，先凹后凸中等或高概率收益时预测的风险态度为风险厌恶，中等或高概率损失时为风险寻求而对于小概率收益或损失，对应的风险态度分别为风险寻求和风险厌恶。

1 前景理论就是在行为金融学这个学科底下的一个基础理论，它从最基本的效用函数入手，把人的行为特质加入了函数，做了一个全局性的解析这对于行为金融学形成一个学科，其实是非常关键的一步2 行为经济学的奠基型的理论，它也是一个特符合现代学科研究范式的理论，即，用一个简单抽象的理论框架。

权重是指某一因素或变量在某一事物中所占的比例，用于强调该因素或变量的重要性权重越大，表示该因素或变量对事物发展的影响就越明显以下是对权重的进一步解释1 权重的概念 权重是一个相对的概念，它反映了不同因素或变量在某一事物中的相对重要性在进行决策或分析时，权重可以帮助我们确定哪。

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价值函数和权重函数特征

1、价值函数具备三个显著特征：多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险；人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度。

2、价值函数反映了个体对于收益与损失的感知。对于正收益，价值函数呈现凹性，即随着收益的增加，所带来的主观价值增长逐渐放缓。相反，对于负收益，价值函数呈现凸性，即随着损失的增加，主观价值下降的速率逐渐加快。这意味着人们在面对收益时较为谨慎，而面对损失时则更为敏感。

该规划模型三要素包括有决策变量目标函数约束条件等1决策变量这些变量直接决定了问题的解，并直接影响到问题的结果，在一个生产问题中，有几种原材料的投入量作为决策变量2目标函数希望最大化或最小化的目标，当在一个生产问题中，目标是最大化利润，即最大化总收入减去总成本3约。

1、3 从含义角度交叉熵注重真实概率分布与预测概率分布的差异，分类问题的目标是使模型输出接近训练数据分布这与均方误差代表的欧氏距离无关，因此交叉熵更适用于分类问题交叉熵损失函数虽有其优势，但也有不足优点在于，它在更新权重时，权重的梯度与激活函数的梯度无关，预测值与实际值差距越大。

2、sigmoid函数与均方差损失函数在优化权重和偏置时存在缺陷，即在输出接近0和1时，梯度接近于0，导致学习速度变慢为解决这一问题，交叉熵损失函数被广泛用于分类问题，其梯度与误差值正相关，误差越大，学习速度越快接下来，我们通过sigmoid和softmax函数的分析，探讨交叉熵损失函数在权重和偏置梯度推导中。

在Excel中，计算标准差的函数是=STDEVA2A6这个函数可以帮助我们了解数据的离散程度通过计算标准差，我们可以更好地理解数据的分布情况，进而做出更合理的决策例如，如果我们有一组销售数据，如A2到A6单元格所示，使用=STDEVA2A6可以计算出这组数据的标准差标准差的值越小，表示这组数据的。

在Excel中计算权重，可以通过公式实现自动化计算例如，在单元格E2中输入公式= C2 * LOOKUP9E+307， D$2D2然后按回车键确认，并向下填充公式至所需行这样，E列的每个单元格都会根据相应的C列和D列的值计算出权重这个公式利用了LOOKUP函数来查找D列中的累计值具体来说，LOOKUP9E+30。

应用前景理论解释实际决策 前景理论可以解释投资者在不同情境下选择的原因，如上市公司是否一起发布消息通过分析价值函数和权重函数的特性，我们可以更好地理解决策背后的心理机制总结与参考文献 本文通过行为金融学和前景理论的视角，深入探讨了人类决策过程中的心理因素，以及这些因素如何影响投资行为前景。

编辑阶段，个体运用主观框架处理信息，而评价阶段则依赖经验型的价值函数和主观概率的权重函数这一价值函数有三个显著特点在收益面前，人们通常表现出风险厌恶在损失面前，人们更愿意冒险损失带来的痛苦远大于收益带来的快乐因此，人们在获得时往往谨慎，而在面临可能的损失时则可能变得冲动这一。

1、综合指数的计算方法是将每个因子的权重Wi与对应的隶属度函数值Fxi相乘，即Wi*Fxi这种乘积反映了每个因子对最终综合指数的贡献如果PCA主成分分析确定了不止一个主成分，那么因子权重会相应地调整，以确保每个主成分的重要性得到正确反映综合指数的计算过程是逐个求和的这意味着，对于多个；有专业方面的网友给的形象解释如下“权重函数就好像大家投票表决，公平的时候是一票顶一票，谁投的票都一样可是有时候，不是一票顶一票，比如老板想让他投的票分量比别人重比如一票顶2票，就需要用上权重函数权重函数给于老板那一票特别重的权重分量计算学生成绩的“加权平均”也是这个道理”；在Excel中，计算标准差的函数是=STDEVA2A6这个函数可以帮助我们了解数据的离散程度通过计算标准差，我们可以更好地理解数据的分布情况，进而做出更合理的决策例如，如果我们有一组销售数据，如A2到A6单元格所示，使用=STDEVA2A6可以计算出这组数据的标准差标准差的值越小，表示这组数据的；确定属性权重的方法通常包括规范化处理构建优化模型等步骤在方案层面和属性层面分别考虑方差记分函数熵值等因素，最后通过合并模型得到单目标优化模型此外，通过拉格朗日辅助函数计算权重，实现权重的确定本文提出的权重确定方法在犹豫模糊集中的应用，具有广泛的实用性与有效性该方法不仅适用于犹豫；前景理论探讨了在风险下决策时，人们如何对不同选项进行主观价值评估通过价值函数和权重函数，它量化了这一过程价值函数反映了财富变化对主观价值的影响，而权重函数则描述了结果概率在决策中的作用前景理论的数学模型强调了价值函数的凹性和凸性特性，以及权重函数的次确定性和次比例性这些特点揭示了。

确定性效应是丹尼尔·卡纳曼和阿莫斯·特沃斯基在前景理论中提出的一种心理现象它描述了决策者在做选择时，对于确定性结果的偏好往往超过可能性的结果这种效应可以通过概率权重函数来理解，通常表现为决策者对小概率事件的估价高于其实际概率，而对中等概率事件的估价则低于其实际概率确定性效应的一个；首先计算实际完成值与目标值的差距D = Y X X 然后根据差距计算权重分如果 D = 1，W = 12 * 10 如果 0 lt= D lt 1，W = 1 + 005 * D * 10 如果 1 lt= D lt 0，W = 1 005 * D * 10 如果 D lt 1，W = 0 所以可以列出如下的函数公式W。

1、定义交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种工具，常被用作损失函数来源交叉熵源于编码理论中的最佳编码成本概念，通过衡量使用一个分布的代码发送消息到另一个分布时的平均长度来定义本质与意义本质交叉熵反映了使用一个分布的代码来表示另一个分布的信息时所需的最小平均码字长度，即信息。

2、交叉熵损失函数的意义和作用如下交叉熵Cross Entropy是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度perplexity来衡量交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码复杂度的意义是。

并对Messik 和Sentis1985提出的价值函数模型做了进一步的修正提出当决策情景中存在两个参照点时，满意度等级评定的函数公式是ux， y， z=fx＋gxy＋hxz其中，决策主体的薪水是 x，两名参照者的薪水分别是y 和zux， y， z表示决策个体的满意度效用值，f；总结来说，效用函数是一个量化消费者满意程度的工具，具有多种性质和特点，能够灵活描述不同消费者的决策行为它在经济学中具有重要的应用价值，帮助我们更好地理解消费者的选择行为并做出明智的决策。

1、价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。

2、现实世界中，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低，根据前景理论中的决策权重函数的特点可知，投资者往往高估小概率事件，对小概率事件赋予过高的决策权重另外，前景理论中期望的价值是由“价值函数”和“决策权重”共同决定的因此，当投资者对期权深度实值和深度虚值的情况赋予过高的权重时，会导致其。

确定性效应是在丹尼尔·卡纳曼和阿莫斯·特沃斯基的前景理论中提出的，是指决策者加重对被认为是确定性结果的选择确定性效应可通过概率权重函数进行解释一般情况下决策者对小概率的评价值高于它们的客观值，对中等概率的评价值低于它们的客观值随机性效应是国际辐射防护委员会ICRP建议区分辐射效应的；现实世界中，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低，根据前景理论中的决策权重函数的特点可知，投资者往往高估小概率事件，对小概率事件赋予过高的决策权重另外，前景理论中期望的价值是由“价值函数”和“决策权重”共同决定的因此，当投资者对期权深度实值和深度虚值的情况赋予过高的权重时，会导致其。

价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。

期权微笑又称为波动率微笑，是形容期权隐含波动率与行权价格之间关系的曲线BlackScholes期权定价模型中假设股价波动率是常数，而实际市场中期权价格所隐含的波动率曲线呈现出中间低两边高的向上的半月形，也就是价外期权虚值期权和价内期权实值期权的波动率高于在价期权的波动率，像是微笑的嘴形。

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异构网络的网络选择算法的研究

1、基于模糊逻辑和神经网络的策略，可以对多种因素(尤其动态因素)进行动态地控制，并做出自适应的决策，可以有效提高网络选择的合理性，但该策略最大的缺点是，算法的实现较为复杂，在电池容量和处理能力均受限的移动设备上是不合适的。 在异构网络选择中，博弈论是一个重要的研究方向。

调整所占因素的比重权重就是影响一个东西的几个因素各自所占的影响比重，权重调整标准是调整所占因素的比重权重不仅反映了一个因素或指数所占的百分比，还反映了该因素或指数的相对重要性，它往往倾向于作用或重要性。

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前景理论的具体内容是什么?有哪些具体的应用?

1、前景理论的具体内容涉及人在面对风险决策时的非理性行为。它由价值函数和权重函数两大部分组成，旨在解释人们在面对收益或损失时的不同心理反应。以下是前景理论的核心内容及其应用简述。价值函数反映了个体对于收益与损失的感知。

中国自2022年10月起黄金储备持续增加，据每日电讯报报道，10月买入300万盎司，11月增至336万盎司，12月又购入376万盎司至2022年3月末，我国黄金储备价值达到1673亿美元，这是连续第十七个月的黄金储备增长，记录于2022年10月9日使用函数REGEXP，可以方便地进行数据处理例如，REGEXPA19， quot\。

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价值函数与目标函数的区别

1、价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化，而价值函数是最小化。

2、价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化，而价值函数是最小化。预测函数中的参数决定了这个模型在对样本进行预测的真正结果。在选定模型的情况下，机器学习的目标就是通过算法得到使预测值最接近真实值的模型参数。损失函数（costfunction）。

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如何跳过dy核对

两端同时除以sinx可得cosxdx-cosydy=0已经是全微分方程，d(sinx-siny)=0，积分得sinx-siny=C.三道题都是同一种类型的题目，即可化为全微分方程的题目类型。农业银行DY#AC什么安全码？打开抖音APP并登录账号，进入“我”的页面，点击右上角的“设置”按钮。在设置页面中，点击“支付与安全”。

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常用的损失函数

1、Zero-one Loss：原始损失函数，预测值与目标值不相等为1，相等为0。适用于分类问题，但由于非凸性和不连续性，不适于深度学习。 Hinge Loss：用于支持向量机，定义在预测正确时为0，错误时为1-f(x)。在间隔最大化问题中求解。

2、均方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE） 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss） 绝对误差损失函数（Mean Absolute Error，MAE） Huber损失函数 对数损失函数（Log Loss） Hinge Loss（常用于支持向量机分类算法中）等。

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“帝象权舆”的出处是哪里

1、“帝象权舆”出自唐代王勃的《益州夫子庙碑》。“帝象权舆”全诗《益州夫子庙碑》唐代 王勃述夫帝车南指，遁七曜於中阶；华盖西临，藏五？於太甲。虽复星辰荡越，三元之轨躅可寻；雷雨沸腾，六气之经纶有序。然则抚铜浑而观变化，则万象之动不足多也；握瑶镜而临事业，则万机之凑不足大也。

前景理论是描述性范式的一个决策模型，它假设风险决策过程分为编辑和评价两个过程在编辑阶段，个体凭借 “框架”frame 参照点reference point等采集和处理信息，在评价阶段依赖价值函数value function和主观概率的权重函数weighting function 对信息予以判断 该价值函数是经验型的，它有三个特征 一是大；前景理论是描述和预测人们在面临风险决策过程中表现与传统期望值理论和期望效用理论不一致的行为的理论 前景理论是描述性范式的一个决策模型，它假设风险决策过程分为编辑和评价两个过程 在编辑阶段，个体凭借“框架”参照点等采集和处理信息在评价阶段依赖价值函数和主观概率的权重函数对信息予以判断 二前景。

价值函数具备三个显著特征多数人在获得收益时倾向于规避风险，而在面临损失时则愿意承担更大风险人们对损失的感受远甚于对收益的愉悦，这种心理差异使得人们在决策时表现出不同的态度例如，当股票市场有轻微上涨时，投资者往往会急于卖出，以防未来的下跌造成更大损失而一旦被套牢，他们可能选择坚守。

价值函数在收益域为凹函数，在损失域为凸函数，反映这一特性决策权重函数高估小概率事件，体现确定性效应前景理论中的价值函数与加权函数共同描述了决策者在收益与损失领域的行为价值函数在收益域内规避风险，在损失域内寻求风险，这与加权函数在概率为0的邻域内斜率较大相吻合，形成倒S曲线在收益。