【機器學習】代價函數，損失函數，目標函數區別

一：損失函數，代價函數，目標函數定義 首先給出結論： 損失函數（Loss Function ）是定義在單個樣本上的，算的是一個樣本的誤差。 代價函數（Cost Function ）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。 目標函數（Object Function）定義爲：最終需要優化的函數。等於經驗風險+結構風險（也就是Cost Function + 正則化項）。 關於

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