机器学习中常见的损失函数

常见的待见函数和损失函数是同一个意思，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function）。 我们用训练集训练一个模型时，常见情况是寻找一个损失函数，然后使用优化算法如梯度下降算法让该损失值最小，然后结束迭代即模型就训练好了，之后便是拿测试集来测试该模型的鲁棒性。当然具体问题具体分析，真正训练模型时需要考虑的点蛮多的，这里仅仅是列举

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