机器学习中的目标函数,损失函数,代价函数有什么区别

Question

如题所述

Answer 1

1、有一些区别，对象里面的函数可以有返回值和没有返回值的，两种。对象直接调用方法，方法是封装体，主要的目的是保护里面的属性，想要使用的时候直接调用方法接口，而不需要知道方法里面的具体的内容。
2、这些函数都是函数过程的一类，只是函数所用的公式不同。VisualBasic包含内置或内部的函数，如算术平方根、余弦函数和字符代码函数。此外，还可以用Function语句编写自己的Function函数过程。
3、损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，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（最大化的不叫损失或代价函数）。
4、损失函数（LossFunction）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。代价函数（CostFunction）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所有损失函数值的平均。
5、价值函数与目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化，而价值函数是最小化。
6、预测函数中的参数决定了这个模型在对样本进行预测的真正结果。在选定模型的情况下，机器学习的目标就是通过算法得到使预测值最接近真实值的模型参数。损失函数（costfunction）。