损失函数，也被称为代价函数或成本函数，是用来度量模型预测值与真实值之间的差异的一种方法，它是非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示。损失函数的值越小，代表模型的预测值越接近真实值，从而模型的鲁棒性越好。
在单个训练样本的视角下，损失函数会针对模型输出和真实值计算一个实值损失。例如，在线性回归中，我们常常使用均方差损失：L (y_i, f(xi; theta))=(f(xi; theta)-yi)^2。而在支持向量机（SVM）中，则使用Hinge损失：L (y_i, f(xi; theta))=max(0,1-f(xi; theta) yi)。
另外，损失函数大致可分为两种类型：回归损失和分类损失。回归损失主要处理连续型变量，例如平均绝对误差（MAE），即L1 Loss，它衡量的是预测值与真实值之间距离的平均误差幅度；还有均方差（MSE），即L2 Loss，它衡量的是预测值与真实值之间距离的平方和。而分类损失则主要处理离散型变量。
总的来说，损失函数是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，不同的模型用的损失函数一般也不一样。理解和选择合适的损失函数对于建立有效的模型至关重要。
“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！
机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。
在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如是否有异常值、机器学习算法的选择、梯度下降的时间复杂度、求导的难易程度以及预测值的置信度等等。因此，不存在一种损失函数适用于处理所有类型的数据。这篇文章就讲介绍不同种类的损失函数以及它们的作用。
损失函数大致可分为两类：分类问题的损失函数和回归问题的损失函数。在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。
