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appunti-steffo/7 - Fondamenti di machine learning/1 - Concetti base/perdita.md

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aliases:
- loss
---
[[funzione]] in un [[problema di supervised learning]] che misura quanto si allontana il [[modello di supervised learning|modello]] dal risultato desiderato.
$$
\Large
\sum_{(\mathbf{X},\ y) \in D}
\left(\
V(y, f(\mathbf{X}))
+
\lambda
\left\lVert
f
\right\rVert
^2
\ \right)
$$
Considera sia l'[[errore]] che il modello commette generalizzando, sia la sua [[complessità del modello|complessità]], e bilancia tra le due cose attraverso il [[parametro]] $\lambda$.