代價函式就是用於找到最優解的目的函式，這也是代價函式的作用。
損失函式（loss function ）是定義在單個樣本上的，算的是乙個樣本的誤差。
代價函式（cost function ）是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函式的平均。
目標函式（object function）定義為：最終需要優化的函式。等於經驗風險+結構風險（也就是cost function + 正則化項)。
當我們有了乙個資料集，針對這個資料集，我們有了乙個學習目標或者說學習任務，我們需要選擇出乙個合適的假設模型空間，然後定製合適的策略得到我們需要的那個準確的模型，這就得到了我們的損失函式
損失函式=模型假設空間+模型選擇策略
代價函式舉例：
損失函式，代價函式，目標函式
首先給出結論 損失函式和代價函式是同乙個東西，目標函式是乙個與他們相關但更廣的概念，對於目標函式來說在有約束條件下的最小化就是損失函式 loss function 上面三個圖的函式依次為 我們給定度量擬合的程度，比如 越小，就代表模型擬合的越好。那是不是我們的目標就只是讓loss function越...
損失函式 代價函式與目標函式
損失函式 loss function 是定義在單個樣本上的，用來評價模型的 值和真實值不一樣的程度，指乙個樣本的誤差。代價函式 cost function 定義在整個訓練集上的，是指所有樣本誤差的平均，也就是所有損失函式值的平均。目標函式 object function 指最終需要優化的函式，一般來...
目標函式 損失函式 代價函式 區別
上面三個圖的函式依次為 f1 x f2 x f3 x 我們是想用這三個函式分別來擬合price，price的真實值記為 y。我們給定x，這三個函式都會輸出乙個f x 這個輸出的f x 與真實值y可能是相同的，也可能是不同的，為了表示我們擬合的好壞，我們就用乙個函式來度量擬合的程度。這個函式就稱為損失...