機器學習常用損失函數總結

「損失函數」在機器學習優化中是非常重要的部分。本文將介紹一下常用的損失函數以及他們對訓練效果的影響, 以及他們的作用 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

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