机器学习之损失函数

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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