如何選擇合適的損失函數，請看......

機器學習中的所有算法都依賴於最小化或最大化某一個函數，我們稱之爲「目標函數」。最小化的這組函數被稱爲「損失函數」。損失函數是衡量預測模型預測期望結果表現的指標。尋找函數最小值的最常用方法是「梯度下降」。把損失函數想象成起伏的山脈，梯度下降就像從山頂滑下，目的是到達山脈的最低點。 沒有一個損失函數可以適用於所有類型的數據。損失函數的選擇取決於許多因素，包括是否有離羣點，機器學習算法的選擇，運行梯度下

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