损失函数 / 优化器 / 训练迭代器

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损失函数（loss function）：这个损失函数代表了给定多项式和数据的匹配程度。 损失函数值越小，那么这个多项式和数据就跟匹配。 优化器（optimizer）：这个优化器实现了一个算法，它会基于损失函数的输出来修正系数值。所以优化器的目的就是尽可能的减小损失函数的值。 训练迭代器（traing loop）：即它会不断地运行这个优化器来减少损失函数。