機器學習案例系列教程——損失函數總結

注意區分樣本損失，和樣本集的損失 在本文，咱們要注意區分，一個樣本的損失值爲 web loss(y,f(x)) l o s s ( y , f ( x ) ) 而多個樣本的損失值爲 1n∑i=1nloss(y,f(x)) 1 n ∑ i = 1 n l o s s ( y , f ( x ) ) 所說義若是咱們說一個算法的損失函數，都是針對一個樣本的。只不過有些文章把全部樣本的損失平均也說成是算法

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