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分位数损失（Quantile Loss）
分位数损失函数在我们需要预测结果的取值区间时是一个特别有用的工具。通常情况下我们利用最小二乘回归来预测取值区间主要基于这样的假设：取值残差的方差是常数。
05-14 15:44
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条内容
机器学习中的所有算法都依靠最小化或最大化函数，我们将其称为“目标函数”。被最小化的函数就被称为“损失函数”。损失函数也能衡量预测模型在预测期望结果方面的性能。找到函数的最小值点的最常用方法是“梯度下降”。如果把损失函数比作连绵起伏的山峦，那么梯度下降就好比愚公一样尽力削低山脉，让山达到最低点。
损失函数，并非只有一种。根据不同的因素，包括是否存在异常值，所选机器学习算法，梯度下降的的时效，找到预测的置信度和导数的难易度，我们可以选择不同的损失函数。本文就带领大家学习不同的损失函数，以及它们如何在数据科学和机器学习中帮助我们。
损失函数，并非只有一种。根据不同的因素，包括是否存在异常值，所选机器学习算法，梯度下降的的时效，找到预测的置信度和导数的难易度，我们可以选择不同的损失函数。本文就带领大家学习不同的损失函数，以及它们如何在数据科学和机器学习中帮助我们。