High Quality Content by WIKIPEDIA articles! In statistics and decision theory a loss function is a function that maps an event onto a real number intuitively representing some "cost" associated with the event. Typically it is used for parameter estimation, and the event in question is some function of the difference between estimated and true values for an instance of data. In the context of economics, for example, this is usually economic cost or regret. In Machine Learning, it is the penalty for an incorrect classification of an example. Данное издание представляет собой компиляцию сведений, находящихся в свободном доступе в среде Интернет в целом, и в информационном сетевом ресурсе "Википедия" в частности. Собранная по частотным запросам указанной тематики, данная компиляция построена по принципу подбора близких информационных ссылок, не имеет самостоятельного сюжета, не содержит никаких аналитических материалов, выводов, оценок морального, этического, политического, религиозного и мировоззренческого характера в отношении главной тематики, представляя собой исключительно фактологический материал. Это и многое другое вы найдете в книге Loss function (Jesse Russel)