机器学习之损失函数

发布时间：2023年12月22日

在机器学习中，损失函数（Loss Function）是用来衡量模型预测结果与实际标签之间差异的一种函数。它是优化算法的核心，通过最小化损失函数来调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据并在新数据上表现良好。
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1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）

均方误差是回归问题中最常用的损失函数之一。对于给定的预测值和真实值，计算它们之间差值的平方，然后取平均值。其公式如下：
[ MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y

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