前言：损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中

损失函数的作用：衡量模型模型预测的好坏。

正文：

首先我们假设要预测一个公司某商品的销售量：

X：门店数 Y：销量

我们会发现销量随着门店数上升而上升。于是我们就想要知道大概门店和销量的关系是怎么样的呢？

我们根据图上的点描述出一条直线：

似乎这个直线差不多能说明门店数X和Y得关系了：我们假设直线的方程为Y=a0+a1X（a为常数系数）。假设a0=10 a1=3 那么Y=10+3X（公式1）

我们希望我们预测的公式与实际值差值越小越好，所以就定义了一种衡量模型好坏的方式，即损失函数（用来表现预测与实际数据的差距程度）。于是乎我们就会想到这个方程的损失函数可以用绝对损失函数表示：

公式Y-实际Y的绝对值，数学表达式：

上面的案例它的绝对损失函数求和计算求得为：6

为后续数学计算方便，我们通常使用平方损失函数代替绝对损失函数：

公式Y-实际Y的平方，数学表达式：L（Y，f（X））=

上面的案例它的平方损失函数求和计算求得为：10

以上为公式1模型的损失值。

假设我们再模拟一条新的直线：a0=8，a1=4

公式对比，学习损失函数的意义

公式2 Y=8+4X

绝对损失函数求和：11 平方损失函数求和：27

公式1 Y=10+3X

绝对损失函数求和：6 平方损失函数求和：10

从损失函数求和中，就能评估出公式1能够更好得预测门店销售。

统计学习中常用的损失函数有以下几种：

(1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction):

(2) 平方损失函数(quadraticloss function)

(3) 绝对损失函数(absoluteloss function)

(4) 对数损失函数(logarithmicloss function)或对数似然损失函数(log-likelihood loss function)

损失函数越小，模型就越好。

总结：

损失函数可以很好得反映模型与实际数据差距的工具，理解损失函数能够更好得对后续优化工具（梯度下降等）进行分析与理解。很多时候遇到复杂的问题，其实最难的一关是如何写出损失函数。