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https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/compututational-learning-theory/4a4b5c97.html?
【0-1 损失函数】0-1 损失函数（0-1 Loss Function）常用于分类问题，当真实值 $y$ 与预测值 $f(\mathbf{x};\boldsymbol{\theta})$ 不相等为 $1$，否则为 $0$，其标准形式如下： L(y,f(\mathbf{x};\boldsymbol{\theta})) = \left{\begin{array} {rl}1 & y \neq
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/compututational-learning-theory/4a4b5c97.html?
【0-1 损失函数】0-1 损失函数（0-1 Loss Function）常用于分类问题，当真实值 $y$ 与预测值 $f(\mathbf{x};\boldsymbol{\theta})$ 不相等为 $1$，否则为 $0$，其标准形式如下： L(y,f(\mathbf{x};\boldsymbol{\theta})) = \left{\begin{array} {rl}1 & y \neq