常见的损失函数
1、0~1损失
0~1损失简单易于理解，用于分类，如果预测的标签和数据标注的标签一致，那么就为0，否则就为1，当然，如果认为相等的要求太严苛，可以放宽要求，用实际值和预测值做差取绝对值。
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2、平方损失函数
线性回归的损失函数
3、绝对损失函数
4、对数损失函数（Log loss or cross-entropy loss）
5、Hinge Loss（铰链损失函数）
6、指数损失函数
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