机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定的数据 建模程度的方法。如果预测值与真实值之前偏离较远，那么损失函数便会得到一个比较大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值与真实值之间的这种误差。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测结果表现的指标。寻找函数最小值最常用的方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就好比从山顶滑下，寻找山脉的最低点（目的）。
在实际应用中，并没有一个通用的，对所有的机器学习算法都表现的很不错的损失函数（或者说没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据）。针对特定问题选择某种损失函数需要考虑到到许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度等。
从学习任务的类型出发，可以从广义上将损失函数分为两大类——回归损失(Classification Loss)和分类损失(Regression Loss)。在分类任务中，我们要从类别值有限的数据集中预测输出，比如给定一个手写数字图像的大数据集，将其分为 0～9 中的一个。而回归问题处理的则是连续值的预测问题，例如给定房屋面积、房间数量，去预测房屋价格。
回归损失
均方误差(Mean Square Error)/ 二次损失(Quadratic Loss)/ L2 损失(L2 Loss）