常用的损失函数

回归损失

1. 绝对误差(L1损失)
2. 均方误差(L2损失)
3. Huber损失(L1和L2损失的结合，平滑的L1损失)

分类损失：
4. 0-1损失:常用于感知机
5. Logistic 损失：二元的交叉熵损失，用于逻辑回归等二分类的问题
6. softmax交叉熵：多分类
7. 折页损失：SVM
8. 指数损失：Adaboost

参考文章：

9. 机器学习中常见的损失函数
10. 常见的损失函数
11. 常见回归和分类损失函数比较
12. 几种常见的损失函数