tderror损失函数python代码

tderror损失函数是一种用于强化学习中的算法，用于衡量预测值与目标值之间的差异。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算tderror损失函数：

import numpy as np

def tderror_loss(predicted_value, target_value):
    td_error = target_value - predicted_value
    loss = np.square(td_error)
    return loss

# 示例使用
predicted_value = 0.5
target_value = 1.0
loss = tderror_loss(predicted_value, target_value)
print("TD Error Loss:", loss)

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MSE损失函数python代码

MSE（Mean Squared Error）损失函数是一种常用的回归问题的损失函数，它衡量了预测值与真实值之间的平均平方差。以下是使用Python实现MSE损失函数的代码示例：

import numpy as np

def mse_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算MSE损失函数
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MSE损失
    """
    return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

在上述代码中，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值。通过计算平方差并求平均值，即可得到MSE损失。

logistic regression损失函数python代码

下面是一个简单的 logistic regression 损失函数 Python 代码示例：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    """sigmoid函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def loss(h, y):
    """损失函数"""
    return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()

def logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate):
    """logistic regression模型训练"""
    # 初始化模型参数
    theta = np.zeros(X.shape[1])
    # 迭代训练
    for i in range(num_iterations):
        # 计算模型预测值
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)
        # 计算损失函数
        l = loss(h, y)
        # 计算梯度
        gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
        # 更新模型参数
        theta -= learning_rate * gradient
    return theta

其中，`sigmoid` 函数是 logistic regression 模型中常用的激活函数；`loss` 函数是 logistic regression 模型中常用的损失函数，它计算模型预测值与实际值之间的差异；`logistic_regression` 函数是 logistic regression 模型的训练函数，它通过迭代训练来更新模型参数，使得损失函数最小化。