小編前幾天一直在學習機器學習的知識，突然有一天，女朋友經過我電腦前，指著屏幕上的字說：“損失函數”是啥意思呀。本著我對她的了解，就算小編跟她說：“損失函數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的內容，都不外乎一大堆的公式，對一些數學和抽象思維還是有一定門檻的，于是小編不嚴謹的總結了一套說辭，用來給女朋友科普啥叫損失函數，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：就是總結樣本中的”經驗”,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測，得到一個具體的預測值（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的過程。

拿機器學習分類任務來說，分類任務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，它預測樣本的分類與樣本的實際分類一致的話，得一分。如果預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的模型。這個計算得分的機制，就是損失函數，只不過損失函數是相反的，即預測樣本的類別與實際樣本類別一致的話，損失為0。預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優化到最小的過程。

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。

我們有以下數據（雞鴨分類）

接下來我們要選擇一個適合的模型，來對數據進行分類。現在有兩個模型，模型A分類規則是，只有是有兩只腳的就判定為雞、模型B分類規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有樣本進行預測，可以發現模型A預測對3個，預測錯4個。模型B預測準確6個，預測錯誤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。

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

調整完規則之后，我們再計算一次損失，發現損失降為了0，這樣我們就成功的優化了模型，而機器學習實際上就是自動的完成了這個優化過程。

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