常用的分類問題中的損失函數

前言 在監督式機器學習中，無論是迴歸問題還是分類問題，都少不了使用損失函數（Loss Function）。**損失函數（Loss Function）**是用來估量模型的預測值 f(x) 與真實值 y 的不一致程度。若損失函數很小，表明機器學習模型與數據真實分佈很接近，則模型性能良好；若損失函數很大，表明機器學習模型與數據真實分佈差別較大，則模型性能不佳。我們訓練模型的主要任務就是使用優化方法來尋找

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