什么是损失函数？
在机器学习中，损失函数是评估模型预测结果与真实结果之间的差异的一种函数。
换言之，模型的预测可能会有误差，而损失函数的作用就是量化这种误差，从而使模型能够在误差上进行优化。
常见的损失函数类型
常见的损失函数类型有均方误差（Mean Square Error）、交叉熵损失函数（Cross Entropy）、对数损失函数（Logarithmic Loss）等。
均方误差常用于回归问题，交叉熵损失函数常用于分类问题，对数损失函数常用于概率模型或分类问题。
损失函数优化
在模型训练中，目标是最小化损失函数。
常见的优化方法有梯度下降、随机梯度下降、牛顿方法等。
梯度下降是一种迭代方法，它用于找到损失函数的局部极小值。在每次迭代中，通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，不断优化损失函数。
结语
损失函数是机器学习中的一个非常重要的概念，理解损失函数的原理和应用可以帮助我们更好地进行模型训练。