機器學習常見的損失函數以及何時使用它們

每一個機器學習工程師都應該知道機器學習中這些常見的損失函數以及何時使用它們。 在數學優化和決策理論中，損失函數或成本函數將一個或多個變量的值映射爲一個實數，該實數直觀地表示與該事件相關的一些「成本」。 損失函數是機器學習算法中的一個重要部分，主要用於進行算法對特徵數據集建模效果的評估，衡量算法的性能。 損失函數是每個樣本預測值和真實值的差值，而成本函數是所有損失函數的平均值。但是一般兩者語義沒有明

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