损失函数定义在单个样本上,算的是一个样本的误差。
代价函数定义在整个训练集上,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。
目标函数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)。
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