通常機器學習每一個算法中都會有一個目標函數，算法的求解過程是通過對這個目標函數優化的過程。

在分類或者回歸問題中，通常使用損失函數（代價函數）作為其目標函數。

損失函數用來評價模型的預測值和真實值不一樣的程度，損失函數越好，通常模型的性能越好。不同的算法使用的損失函數不一樣。

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損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數

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經驗風險損失函數指預測結果和實際結果的差別

結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的损失函数_分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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