迴歸損失函數：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss

迴歸損失函數：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss 機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數，這個函數被稱爲「目標函數」。其中，我們一般把最小化的一類函數，稱爲「損失函數」。它能根據預測結果，衡量出模型預測能力的好壞。 在實際應用中，選取損失函數會受到諸多因素的制約，比如是否有異常值、機器學習算法的選擇、梯度下降的時間複雜度、求導的難易程度以及預測值的置信度

>>阅读原文<<