机器学习常见的损失函数、代价函数

**损失函数（Loss Function）：**定义在单个样本上的，指一个样本的误差 **代价函数（Cost Function）：**定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均 **目标函数（Object Function）：**指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险（代价函数+正则化项）。 损失函数 分类问题 0-1损失函数 预测正确时，损失函数值为0；预测

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