指数损失函数 Exponential Loss Function
指数损失函数是 AdaBoost 算法中常用的损失函数,其函数表达式为指数形式,示意图如下。

常见损失误差
- 指数损失 Exponential Loss:主要用于 Adaboost 集成学习算法;
- 铰链损失 Hinge Loss:主要用于支持向量机 SVM;
- 互熵损失 Cross Entropy Loss 、 Softmax Loss:主要用于 Logistic 回归与 Softmax 分类;
- 平方损失 Square Loss:主要用于最小二乘法 OLS;
- 指数损失 Exponential Loss:主要用于 Adaboost 集成学习算法;
- 其他损失:如 0-1 损失、绝对值损失
参考来源
【1】聊聊机器学习中的损失函数