机器学习常见的损失函数以及何时使用它们

每一个机器学习工程师都应该知道机器学习中这些常见的损失函数以及何时使用它们。 在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。 损失函数是机器学习算法中的一个重要部分，主要用于进行算法对特征数据集建模效果的评估，衡量算法的性能。 损失函数是每个样本预测值和真实值的差值，而成本函数是所有损失函数的平均值。但是一般两者语义没有明

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