模型優化

優化是應用數學的一個分支，也是機器學習的核心組成部分。實際上，機器學習算法 = 模型表徵 + 模型評估 + 模型優化。其中，模型優化所做的事情就是在模型表徵空間（假設空間）中找到模型評估指標最好的模型。需要注意的是不同的優化算法對應的模型表徵和評估指標不盡相同。 先前，我很糾結是把損失函數放在模型評估中，還是放在模型優化這一篇博客中。準確地說，損失函數是用來作爲模型評估的標準，不同的模型有不同的損

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