损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。
代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。
正则化：简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，让训练出来的模型没有那么复杂。
损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Func...
首先说一下目标函数，常见的机器学习目标函数主要由两部分组成：损失函数和正则化项。
损失函数也成代价函数，衡量对结果的不满意程度。目标函数一般包括损失函数加上正则化，也就是最优化算法的目标。 一、多...
监督学习基本元素 模型 参数 目标函数 = 损失函数+正则化项：优化损失函数为了拟合预测模型，而正则项负责简化模型...
Q：机器学习中的损失函数、代价函数、目标函数有什么联系和区别？ A：在监督学习中，损失函数用来评估模型的预测值和真...
bias指的是模型训练中保证损失最小 variance指的是模型泛化能力最强 目标函数=损失函数+正则项 损失函数...
损失函数又叫代价函数。目标函数是一个更加广的概念。对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数。 用损失函数...
机器学习 LR算法基本原理？交叉熵损失函数？L1,L2正则化？ HMM, CRF区别？基本原理？优化方法&目标函数...
机器学习-Logistics 使用Minst数据集进行分类 正则化代价函数 正则化梯度 本文使用Python实现L...
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。（Objective = Loss + Regulariza...
本文标题：【机器学习】代价函数，损失函数，目标函数,正则化
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