一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。

损失函数是用来评价模型的预测值Y^=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，模型的性能就越好。

设总有N个样本的样本集为(X,Y)=(xi,yi)，yi,i∈[1,N]为样本ii的真实值，yi^=f(xi),i∈[1,N]为样本i的预测值，f为分类或者回归函数。

那么总的损失函数为：

常见的损失函数ℓ(yi,yi^)有以下几种：

Zero-one Loss

Zero-one Loss即0-1损失，它是一种较为简单的损失函数，如果预测值与目标值不相等，那么为1，否则为0，即：

可以看出上述的定义太过严格，如果真实值为1，预测值为0.999，那么预测应该正确，但是上述定义显然是判定为预测错误，那么可以进行改进为Perceptron Loss。

Perceptron Loss

Perceptron Loss即为感知损失。即：

其中t是一个超参数阈值，如在PLA(Perceptron Learning Algorithm,感知机算法)中取t=0.5。

Hinge Loss

Hinge损失可以用来解决间隔最大化问题，如在SVM中解决几何间隔最大化问题，其定义如下：

yi∈{−1,+1}

问题：SVM损失函数怎么写成Hinge损失的形式的？这可是面试常考的呢。

Log Loss

（重点）在使用似然函数最大化时，其形式是进行连乘，但是为了便于处理，一般会套上log，这样便可以将连乘转化为求和，由于log函数是单调递增函数，因此不会改变优化结果。因此log类型的损失函数也是一种常见的损失函数，如在LR(Logistic Regression, 逻辑回归)中使用交叉熵(Cross Entropy)作为其损失函数。即：

yi∈{0,1}

规定 0⋅log⋅=0

Square Loss

Square Loss即平方误差，常用于回归中。即：

yi,yi^∈R

Absolute Loss

Absolute Loss即绝对值误差，常用于回归中。即：

yi,yi^∈R

Exponential Loss

Exponential Loss为指数误差，常用于boosting算法中，如AdaBoost。即：

yi∈{−1,1}

正则

一般来说，对分类或者回归模型进行评估时，需要使得模型在训练数据上使得损失函数值最小，即使得经验风险函数最小化，但是如果只考虑经验风险(Empirical risk)，容易过拟合(详细参见防止过拟合的一些方法)，因此还需要考虑模型的泛化能力，一般常用的方法便是在目标函数中加上正则项，由损失项(Loss term)加上正则项(Regularization term)构成结构风险(Structural risk)，那么损失函数变为：

其中λ是正则项超参数，常用的正则方法包括：L1正则与L2正则，详细介绍参见：我上一篇文章。

各损失函数图形如下：

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