线性回归模型中的损失函数用来估量预测值与（ ）的差异程度。
A: 个体值。
B: 零值。
C: 真实值。
D: 平均值。
A: 个体值。
B: 零值。
C: 真实值。
D: 平均值。
举一反三
- 有关损失函数,说法错误的是(<br/>)。 A: 用来估量你模型的预测值与真实值的不一致程度 B: 用来估量你模型的分类结果矩阵中每个值之间的不一致程度 C: 非负实值函数 D: 该函数是网络调整的重要依据
- 下列说法中错误的是__。A.最佳拟合直线应该经过每一个样本点B.最佳拟合直线应该使得所有点的残差累计值最小C.损失函数的值应该是一个非负的实值D.损失函数用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度（） A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
- 一般情况下，用线性回归模型进行预测时，单个值预测与平均值预测值相等，预测区间也相等
- 下列有关损失函数的说法，错误的是： A: 损失函数是一个函数，用于度量分类器的预测值与真实值的不一致程度，其输出通常是一个非负实值。 B: 预测值与真实值差异越大，损失值就越大。 C: 在多类支撑向量机损失中，正确类別的得分与不正确类别的得分绝对值小于 1 分，就没有损失。
- （ ）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 A: 损失函数 B: 梯度下降 C: 目标函数 D: 优化函数