【數據應用技巧】選擇合適的損失函數（迴歸篇）

案例來源：@AI科技評論 案例地址： https://mp.weixin.qq.com/s/Gt8Q4Wm36DoNBO4xI8SJAw 1. MSE（均方誤差，L2） 1）損失函數是預測與目標之間的誤差平方和 2）對離羣點魯棒性差，當誤差超過1時，平方會很大，所以模型容易偏向離羣點。可以這麼理解，當只輸出統一的一個預測值時，MSE最優情況下會輸出平均數，平均數對離羣點不魯棒 3）如果離羣點是異常

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