机器学习中常见的损失函数和代价函数

损失函数 (loss function) 是用来估量在一个样本点上模型的预测值 h(x) 与真实值 y 的不一致程度。它是一个非负实值函数，通常使用 L(y, h(x)) 来表示。   损失函数可由 y 的类型来分类，而第三章提升树的梯度提升法在高层面上讲是相同的，不同的是用的不一样损失函数。   如果 y 是离散型变量 (对应着提升分类树 y 和 sign(h) 取 -1 和 1)   0-1

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