機器學習中的損失函數

總第121篇 前言 在機器學習中，同一個數據集可能訓練出多個模型即多個函數（如下圖所示，同樣的數據集訓練出三種不同的函數）,那麼我們在衆多函數中該選擇哪個函數呢？首選肯定是那個預測能力較好的模型，那麼什麼樣的函數/模型就是預測好的呢？有沒有什麼評判標準？ 損失函數和風險函數 前面說過我們應該首選那個預測能力較好的模型，那麼該怎麼判斷預測能力的好壞呢？模型是用來做預測的，那麼好的模型肯定是準確率較高

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