机器学习常用损失函数详解：MSE、MAE、交叉熵、对数损失等

常见的损失函数包括：

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于回归问题，即预测连续值的问题。

2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：用于回归问题，同样是预测连续值的问题。

3. 交叉熵（Cross Entropy）：用于分类问题，特别是二分类问题。

4. 对数损失（Log Loss）：同样用于分类问题，特别是二分类问题。

5. 感知机损失（Perceptron Loss）：适用于二分类问题，是一种简单的线性模型。

6. Hinge Loss：适用于SVM（支持向量机）的分类问题。

7. KL散度（KL Divergence）：用于衡量两个概率分布之间的差异。