欧阳胖胖

感知器损失（Perceptron Loss）是一种用于二分类问题的目标函数，基于感知器算法（Perceptron Algorithm）。

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是一种常用的目标函数，主要用于二分类或多分类问题中衡量预测结果与真实标签之间的差异。它是基于信息论的概念，通过比较两个概率分布的差异来计算损失。

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种用于衡量回归问题中预测值与真实值之间平均绝对差异的目标函数。它可以衡量预测值与真实值之间的平均误差大小，具有较好的鲁棒性。

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）是一种广泛应用于回归问题的评估指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均差异。

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是在回归问题中常用的目标函数，用于衡量预测值与真实值之间的平均差异。下面将详细讲解均方误差，并提供相应的公式和代码示例。

在监督学习中，模型定义是指如何建立输入特征和输出标签之间的关系。不同的算法有不同的模型定义方法：线性回归模型定义、逻辑回归模型定义、支持向量机模型定义、决策树模型定义

损失函数（Loss Function）是在监督学习任务中用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的函数。其目标是最小化预测结果与真实值之间的差异，从而使模型能够更好地拟合训练数据。

关联规则挖掘是一种无监督学习任务，旨在发现数据集中项集之间的关联关系。它可以用于揭示数据中的频繁项集和关联规则，有助于了解数据的内在结构和关联性。

降维是一种常见的无监督学习任务，其目标是将高维数据映射到低维空间，以减少数据的特征维度，同时保留数据的关键结构和信息。