常见损失函数及正则项

     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：                                       前面的

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