從損失函數的角度詳解常見機器學習算法

1. 機器學習中常見的損失函數   一般來說，我們在進行機器學習任務時，使用的每一個算法都有一個目標函數，算法便是對這個目標函數進行優化，特別是在分類或者回歸任務中，便是使用損失函數（Loss Function）作爲其目標函數，又稱爲代價函數(Cost Function)。損失函數是用來評價模型的預測值 Y^=f(X) 與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數。通常使用 L(Y,f(x)) 來

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