七種損失函數

主要內容： 0-1, Hinge, Logistic, Cross Entropy, Square, Absolute, Huber 簡述： 損失函數刻畫了模型與訓練樣本的匹配程度。   分類損失 對於二分類問題，Y={1,-1}，我們希望  0-1損失： 最自然的損失函數是0-1損失，表示的是，當且僅當預測不正確的時候取值爲1，否則取值爲0。該損失函數能夠直觀的刻畫分類的錯誤率，但是由於其非凸、

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