常见的损失函数解释及Python代码实现

损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中的重要概念，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。损失函数可以帮助我们评估模型的性能，并通过最小化损失函数来优化模型的参数。在本文中，我们将介绍几个常见的损失函数，并提供相应的Python代码实现。

1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）
   均方误差是回归问题中常用的损失函数，它计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。均方误差越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。
   下面是均方误差的Python代码实现：

import numpy as np

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    return np.mean