機器學習中，這5大損失函數你得知道

來源：風控SaaS聯盟 模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常可以表示成如下式子： 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ΦΦ是正則化項（regularizer）或者叫懲罰項（penalty term），它可以是L1，也可以是L2，或者其他的正則函數。整個式子表示的意思是找到使目標函數最小時的θθ值。下面主要列出幾種常見的損失函數。 1 log對數損失函數（

>>阅读原文<<