机器学习损失函数讲解

写在前面：必定要分清楚损失函数与偏差！ 损失函数：是指训练时候预测值与真实值的偏差函数，咱们应用凸优化,SGD等来使它减少，获得一些模型参数！ 偏差：是指模型训练完后，用测试集数据喂进去模型获得的预测值与真实值的偏差，是咱们的评价手段。 因为偏差函数通常很好理解，例如sklearn的metrics就有不少经常使用偏差函数，咱们就不必研究了。下面来看看那些损失函数loss function。 建议看

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