損失函數

1. 損失函數的定義 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。 2. 損失函數 損失函數大致可分爲兩類：分類問題的損失函數和迴歸問題的損失函數。在這篇文章中，我將着重介紹迴歸損失。 本文出現的代碼和圖表我們都妥妥保存在這兒了： https://nbvie

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