机器学习损失函数梳理

没有一个适合所有机器学习算法的损失函数。针对特定问题选择损失函数涉及到许多因素，比如所选机器学习算法的类型、是否易于计算导数以及数据集中异常值所占比例。 下文中总结了机器学习中比较重要的损失函数。 文章目录 均方误差/平方损失/L2 损失(MSE) 平均绝对误差/L1 损失 平均偏差误差（mean bias error） Huber损失函数 Hinge Loss/多分类 SVM 损失 交叉熵损失/

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