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Minimax（有时是MinMax或MM）是一种决策规则，用于决策理论，博弈论，统计数据和哲学，用于将最坏情况（最大损失）情况下的可能损失降至最低。 最初是针对两人零和博弈理论而制定的，涵盖了玩家交替走法和同时做出同时走法的情况，现已扩展到更复杂的游戏和存在不确定性的总体决策中。这种思想用于机器学习的损失函数，称为对比损失，即最大化正样本，最小化负样本。
没有数据了, 换个别的吧!
参考链接
父主题
损失函数（机器学习）
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