机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）
1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值f(x) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险结构包括了风险项和正则项，通常如下所示： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的Φ是正则化项
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