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2021-05-14 15:36:53
均方误差（MSE）
均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示：
下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。
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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。