（轉載）常見的損失函數

1. 損失函數 損失函數（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)」 role=」presentation」 style=」position: relative;」>f(x)f(x) 來表示。損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險結構包括了風險項和正則項，通常如下所示： θ∗=

>>阅读原文<<