分类问题和回归问题是监督学习的两大类。

分类问题常用的损失函数为交叉熵函数（cross entropy）

tensorflow实现过程：

# y为正确结果，y_pred为预测结果
loss = -tf.reduce_mean(y*tf.log(tf.clip_by_value(y_pred, 1e-10, 1.0)))

回归问题常用的损失函数为均方误差（MSE，mean squared error）

# y为正确结果，y_pred为预测结果
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y))