代价函数、损失函数、目标函数的区别
损失函数针对一个训练样本而言，代价函数针对多个样本组成的训练集而言，但是二者实际上是一样的，都反应估计值与真实标签值的接近程度，所以一定是越小越好。
目标函数指我们想要被优化的对象，在机器学习领域一般指带有正则化项的代价函数，但是目标函数本身可能是优化最大值，也可能优化最小值。
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