機器學習之常見的損失函數(loss function)

解決一個機器學習問題主要有兩部分：數據和算法。而算法又有三個部分組成：假設函數、損失函數、算法優化。咱們通常在看算法書或者視頻教學時，更多的是去推算或者說參數估計出其假設函數，而每每不太注重損失函數，可是損失函數在面試時倒是一個很重要的知識點。因此僅在此以本身理解的方式總結一些常見的損失函數，做爲筆記方便往後複習。面試 參考文章：算法 1、總覽 在機器學習中，一般把模型關於單個樣本預測值與真實值的

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