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摘要： 损失函数就是评估预测值和真实值的差距。 分类：经验损失（所有样本上的平均值，所以是经验），结构损失（在经验损失的基础上添加正则项） 常见分类 a. 0-1 loss 非黑即白，正确就是 loss=0，错误就是 loss = 1。 有点过于严苛，所以 svm 放松到一定距离。 由于是非凸函数，不适用 阅读全文