损失函数是什么（关于机器学习中的损失函数.到底什么是损失函数）
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关于机器学习中的损失函数.到底什么是损失函数
说到机器学习，初学者听到最多的就是 损失函数了吧
我对这个词也是一头雾水 好像今天一个定义明天又是一个定义 ，读了大量的文章和博客 终于有点起色 （感谢论坛各位大佬）
这里用自己的简单语言大致说下什么是损失函数 如果一个地方看不懂就换个博客看 总会有适合你的文章 万一这篇就是了呢
首先我们需要了解损失函数的定义是什么：衡量模型模型预测的好坏
可能这么说有点小小的抽象 ，那么在解释下，损失函数就是用来表现预测与实际数据的差距程度
比如你做一个线性回归，实际值和你的 预测值肯定会有误差，那么我们找到一个函数表达这个误差就是损失函数
和实际一样比如你是一个厨师大赛评委 几名厨师最后成绩由你确定 在你认为色香味都应该是100分才算冠军（这个100分就相当于实际值）
每个人都有自己的做菜方案和技巧，并且达到的效果也是不用的（这个就相当于预测值） 最后你是评委用你的一套规则判断他们多少分（你就是损失函数）
假设我们令真实值为Y 预测值为f(x) 损失函数为L（Y，f（x））他们的关系就是下图
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。
怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数
两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect。
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