機器學習者都應該知道的五種損失函數！

在機器學習中，所有的機器學習算法都或多或少的依賴於對目標函數最大化或者最小化的過程，我們常常把最小化的函數稱爲損失函數，它主要用於衡量機器學習模型的預測能力。在尋找最小值的過程中，我們最常用的方法是梯度下降法。 雖然損失函數可以讓我們看到模型的優劣，並且爲我們提供了優化的方向，但是我們必須知道沒有任何一種損失函數適用於所有的模型。損失函數的選取依賴於參數的數量、異常值、機器學習算法、梯度下降的效率

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