機器學習損失函數小結

ML中所有算法都需要一個最大化或者最小化一個函數，這個函數被稱爲「目標函數」。 其中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預測模型的好壞。 實際情況中選取損失函數會受到諸多因素的制約，比如時候有異常值、算法選擇、梯度下降的時間複雜度、求導難易程度以及預測值置信度等等。 損失函數可以大致分爲兩類：分類問題的損失函數和迴歸問題的損失函數。 分類問題的損失函數種類有： Log L

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