:平方损失.平方损失凸且平滑，但容易过度惩罚错误预测，导致收敛速度比逻辑损失和链结损失慢。它的优点为有助于简化交叉验证之正则化（regularization）。最小化预期风险之映射函数为：
链结损失.链结损失公式等同于支持向量机（SVM）的损失公式。链结损失凸但不平滑（在formula_23不可微分），因此不适用于梯度下降法和随机梯度下降法，但适用次梯度下降法。最小化预期风险之映射函数为：
广义平滑链结损失.其中formula_26Sectio