今天的內容會帶大家了解 1. 損失函數 2. 針對不同的問題使用合適的損失函數 機器學習中所有的算法都需要最大化或最小化一個函數，這個函數被稱為「目標函數」 其中，我們一般把最小化的一類函數，稱為「損失函數」，它能根據預測結果，衡量出模型預測能力的好壞 損失函數中的損失就是「實際值和預測值的落差」，損失函數是最小化 損失函數大致可分為：分類問題的損失函數、回歸問題的損失函數 有了大概的理解之後，我們開始今天的學習吧！！！