损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为如下：
1、0-1损失函数和绝对值损失函数
0-1损失是指，预测值和目标值不相等为1，否则为0：
2、log对数损失函数
Logistic回归的损失函数就是对数损失函数，在Logistic回归的推导中，它假设样本服从伯努利分布（0-1）分布，然后求得满足该分布的似然函数，接着用对数求极值。Logistic回归并没有求对数似然函数的最大值，而是把极大化当做一个思想，进而推导它的风险函数为最小化的负的似然函数。从损失函数的角度上，它就成为了log损失函数。
log损失函数的标准形式： 
在极大似然估计中，通常都是先取对数再求导，再找极值点，这样做是方便计算极大似然估计。损失函数L(Y,P(Y|X))是指样本X在标签Y的情况下，使概率P(Y|X)达到最大值（利用已知的样本分布，找到最大概率导致这种分布的参数值）
3、平方损失函数
最小二乘法是线性回归的一种方法，它将回归的问题转化为了凸优化的问题。最小二乘法的基本原则是：最优拟合曲线应该使得所有点到回归直线的距离和最小。通常用欧式距离进行距离的度量。平方损失的损失函数为：
4、指数损失函数
AdaBoost就是一指数损失函数为损失函数的。
指数损失函数的标准形式： 
5、Hinge损失函数
Hinge loss用于最大间隔（maximum-margin）分类，其中最有代表性的就是支持向量机SVM。
在支持向量机中，最初的SVM优化的函数如下：
