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想象一下，你在玩一个靶心射击的游戏，你的目标是尽可能让箭簇命中靶心。在这个游戏中，损失函数可以看作是测量你的箭簇与靶心距离的规则。损失函数的值越小，意味着你的箭簇离靶心越近，你的射击技能越好。

在机器学习中，这个过程是这样的：

1. 训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。

2. 模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。

3. 损失函数：你需要一个方法来衡量模型的预测值与真实值之间的差距。