在机器学习中，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的重要工具。它能够帮助我们优化模型参数，使得模型在训练过程中不断接近真实数据。
损失函数的类型
均方误差（MSE） MSE 是一种常见的回归损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的平方差。
[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 ]
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 交叉熵损失函数在分类任务中非常常见，用于衡量预测概率分布与真实标签分布之间的差异。
[ H(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y}_i) ]
Hinge 损失（Hinge Loss） Hinge 损失函数通常用于支持向量机（SVM）等分类问题，它能够帮助模型学习到更加严格的边界。
[ L(y, \hat{y}) = \max(0, 1 - y \hat{y}) ]
优化损失函数
为了优化损失函数，我们可以使用以下方法：
梯度下降（Gradient Descent） 梯度下降是一种常用的优化算法，通过不断更新模型参数，使得损失函数值逐渐减小。
Adam 优化器 Adam 优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了动量和自适应学习率的特点，在许多任务中都表现出色。
机器学习模型优化
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