小編前幾天一直在學習機器學習的知識，突然有一天，女朋友經(jīng)過我電腦前，指著屏幕上的字說：“損失函數(shù)”是啥意思呀。本著我對她的了解，就算小編跟她說：“損失函數(shù)是一種可以吃的東西，很多人喜歡吃”。她也會回答好厲害的樣子。

那天之后，小編觀察了許多涉及損失函數(shù)的內(nèi)容，都不外乎一大堆的公式，對一些數(shù)學和抽象思維還是有一定門檻的，于是小編不嚴謹?shù)目偨Y(jié)了一套說辭，用來給女朋友科普啥叫損失函數(shù)，如果你女朋友也問到你同樣的問題，你除了回答“說了你也不懂”之外，也可以試試這樣解釋？

首先，我們先來回顧一下機器學習模型。

機器學習模型：就是總結(jié)樣本中的”經(jīng)驗”,學習出來的一個模型，通過這個模型，可以對具有特征的樣本進行預(yù)測，得到一個具體的預(yù)測值（回歸）或者類別（分類）。

而機器學習的“學習”過程就是最小化損失函數(shù)的過程。

拿機器學習分類任務(wù)來說，分類任務(wù)的目的是要將不同類別的樣本盡量劃分的更加準確，那么我們這時就可以來定義一個標準，如果有一個模型，它預(yù)測樣本的分類與樣本的實際分類一致的話，得一分。如果預(yù)測樣本的分類與樣本實際的分類不一致的話則不得分。

那么同時10個模型參加比賽，得分高的模型自然是更優(yōu)的模型。這個計算得分的機制，就是損失函數(shù)，只不過損失函數(shù)是相反的，即預(yù)測樣本的類別與實際樣本類別一致的話，損失為0。預(yù)測樣本與實際樣本類別不一致，損失將比較大。

也就是說，在同一標準下，損失越小，模型越精確。這也是為什么機器學習的過程是將損失函數(shù)優(yōu)化到最小的過程。

可能從概念上同學們還是有些許不明白，下面咱們通過一個實際例子來了解一下。

我們有以下數(shù)據(jù)（雞鴨分類）

接下來我們要選擇一個適合的模型，來對數(shù)據(jù)進行分類。現(xiàn)在有兩個模型，模型A分類規(guī)則是，只有是有兩只腳的就判定為雞、模型B分類規(guī)則是有兩只腳且嘴巴是尖的并且顏色是黃色的動物是雞，其余的是鴨。那么通過兩種模型對現(xiàn)有樣本進行預(yù)測，可以發(fā)現(xiàn)模型A預(yù)測對3個，預(yù)測錯4個。模型B預(yù)測準確6個，預(yù)測錯誤1個。那么這次較量中，模型A的損失（誤差）為4，模型B損失（誤差）為0。毫無疑問模型B是更好的模型。

損失函數(shù)其實就是上述例子中模型所表現(xiàn)的誤差，那么機器學習中最優(yōu)化損失函數(shù)的過程其實是通過損失函數(shù)反過來優(yōu)化模型參數(shù)，例如上述例子中模型B，可以計算出損失函數(shù)為1，那么分析一下為什么會出現(xiàn)這一個損失（誤差），是因為模型的分類規(guī)則導致，那么我要避免這個損失的出現(xiàn)，我就反過來調(diào)整一下規(guī)則，將規(guī)則修改為：所有兩只腳、嘴巴是尖的、顏色是黃色或者紅色的動物是雞。

調(diào)整完規(guī)則之后，我們再計算一次損失，發(fā)現(xiàn)損失降為了0，這樣我們就成功的優(yōu)化了模型，而機器學習實際上就是自動的完成了這個優(yōu)化過程。

實際機器學習算法中有許許多多各式各樣的損失函數(shù)，如邏輯回歸的交叉熵損失、線性回歸的均方根誤差等，理解了損失函數(shù)對理解機器學習有非常重要的幫助，你理解了嗎？