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目标函数，损失函数，代价函数

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1. 经验风险与结构风险

• 经验风险指的是模型对数据的拟合程度，拟合程度越高，经验风险越小。（其实对应的就是代价函数）
• 结构风险指的是对模型复杂度的评估，模型越复杂，结构风险越大。（其实对应的就是目标函数）

只考虑将经验风险最小化，会出现过拟合现象。

2. 损失函数，代价函数，目标函数

其实在很多论文和博客中都用的很随意，其实三者之间是有着细微的区别的：

• 损失函数（Loss Function）：一般针对单个样本的描述。其用来衡量模型预测值与真实值不一致的程度，是一个非负实值函数，通常使用 $L(Y,f(x))$ 表示。 损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。

• 代价函数（Cost Function）：一般是针对总体。我们需要通过训练代价函数来获得最优参数，最常见的如平方差代价函数：
  $$J(\theta )=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(h(x^{(i)})-y^{(i)}{)}^2$$

• 目标函数（Object Function）：等价于 代价函数 + 正则化项， 其往往也是我们模型中要优化求解的函数 – 目标函数。

3. 常用的损失函数

1 . 0-1 损失函数

$$L(Y,f(x))=\{\begin{array}{ll}1,& Y\ne f(x)\\ 0,& Y=f(x)\end{array}$$

相等为 0 ， 不相等为1。一般的在实际使用中，相等的条件过于严格，可适当放宽条件：

$$L(Y,f(x))=\{\begin{array}{ll}1,& |Y-f(x)|⩾T\\ 0,& |Y-f(x)|<T\end{array}$$

2. 绝对值损失函数

$$L(Y,f(x))=|Y-f(x)|$$

3. 平方损失函数

$$L(Y|f(x))=\sum _N{(Y-f(x))}^2$$

4. 对数损失函数

L ( Y , P ( Y ∣ X ) ) = − log ⁡ P ( Y ∣ X ) L(Y, P(Y|X)) = -\log{P(Y|X)} L(Y,P(Y∣X))=−log<