機器學習中常見的損失函數

常見的待見函數和損失函數是同一個意思，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function）。 我們用訓練集訓練一個模型時，常見情況是尋找一個損失函數，然後使用優化算法如梯度下降算法讓該損失值最小，然後結束迭代即模型就訓練好了，之後便是拿測試集來測試該模型的魯棒性。當然具體問題具體分析，真正訓練模型時需要考慮的點蠻多的，這裏僅僅是列舉

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