[機器學習筆記] 什麼是損失函數？

機器學習模型關於單個樣本的預測值與真實值的差稱爲損失。損失越小，模型越好，如果預測值與真實值相等，就是沒有損失。 用於計算損失的函數稱爲損失函數。模型每一次預測的好壞用損失函數來度量。 常用的損失函數有以下幾種（引用自李航的《統計學習方法》） 1. 0-1損失函數 二類分類任務中，預測值與真實值不同，就是預測錯誤，則損失是1； 預測值與真實值相等，就是預測正確，損失是 0，就是沒有損失。 2. 平

>>阅读原文<<