機器學習之常見的損失函數(loss function)

解決一個機器學習問題主要有兩部分：數據和算法。而算法又有三個部分組成：假設函數、損失函數、算法優化。我們一般在看算法書或者視頻教學時，更多的是去推算或者說參數估計出其假設函數，而往往不太注重損失函數，但是損失函數在面試時卻是一個很重要的知識點。所以僅在此以自己理解的方式總結一些常見的損失函數，作爲筆記方便日後複習。 參考文章： 一、總覽 在機器學習中，通常把模型關於單個樣本預測值與真實值的差稱爲損

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