机器学习案例系列教程——损失函数总结

注意区分样本损失，和样本集的损失 在本文，咱们要注意区分，一个样本的损失值为 web loss(y,f(x)) l o s s ( y , f ( x ) ) 而多个样本的损失值为 1n∑i=1nloss(y,f(x)) 1 n ∑ i = 1 n l o s s ( y , f ( x ) ) 所说义若是咱们说一个算法的损失函数，都是针对一个样本的。只不过有些文章把全部样本的损失平均也说成是算法

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