损失函数

1. 损失函数的定义 机器学习模型关于单个样本的预测值与真实值的差称为损失。损失越小，模型越好，如果预测值与真实值相等，就是没有损失。  用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。 2. 损失函数 损失函数大致可分为两类：分类问题的损失函数和回归问题的损失函数。在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。 本文出现的代码和图表我们都妥妥保存在这儿了： https://nbvie

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