機器學習中的損失函數 （着重比較：hinge loss vs softmax loss）
1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值f(x) 與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數，通常用L(Y,f(x)) 來表示。損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險結構包括了風險項和正則項，通常如下所示： 其中，前面的均值函數表示的是經驗風險函數，L代表的是損失函數，後面的Φ是正則化項
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