ML Arch Func

[junxnone]

Loss/Cost/ Object Function - 损失代价目标函数

• 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（也就是代价函数 + 正则化项）。代价函数最小化，降低经验风险，正则化项最小化降低结构风险