機器學習中的目標函數、損失函數、代價函數

結論：損失函數和代價函數是同一個東西，目標函數是一個與他們相關但更廣的概念，對於目標函數來說在有約束條件下的最小化就是損失函數（loss function）。　　 Loss function 損失函數是定義在單個樣本上，算的是一個樣本的誤差。 Cost function 代價函數是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函數的平均。 Object function 目標函數定義爲：C

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