大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
1. 损失函数、代价函数与目标函数
损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。
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，也就是所有损失函数值的平均。
目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。
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2. 常用的损失函数
这一节转载自博客
（1）0-1损失函数（0-1 loss function）
也就是说，当预测错误时，损失函数为1，当预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度。只要错误，就是1。
（2）平方损失函数（quadratic loss function）
是指预测值与实际值差的平方。
（3）绝对值损失函数（absolute loss function）
该损失函数的意义和上面差不多，只不过是取了绝对值而不是求绝对值，差距不会被平方放大。
（4）对数损失函数（logarithmic loss function）
这个损失函数就比较难理解了。事实上，该损失函数用到了极大似然估计的思想。P(Y|X)通俗的解释就是：在当前模型的基础上，对于样本X，其预测值为Y，也就是预测正确的概率。由于概率之间的同时满足需要使用乘法，为了将其转化为加法，我们将其取对数。最后由于是损失函数，所以预测正确的概率越高，其损失值应该是越小，因此再加个负号取个反。
（5）Hinge loss
Hinge loss一般分类算法中的损失函数，尤其是SVM，其定义为：
其中 $ y = +1 或 y = -1 $ ，$ f(x) = wx+b $ ，当为SVM的线性核时。
3. 常用的代价函数
（1）均方误差（Mean Squared Error）
均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。（ $ i $ 表示第 $ i $ 个样本，$ N $ 表示样本总数）
通常用来做回归问题的代价函数。
（2）均方根误差
均方根误差是均方误差的算术平方根，能够直观观测预测值与实际值的离散程度。
通常用来作为回归算法的性能指标。
（3）平均绝对误差（Mean Absolute Error）
平均绝对误差是绝对误差的平均值 ，平均绝对误差能更好地反映预测值误差的实际情况。
通常用来作为回归算法的性能指标。
（4）交叉熵代价函数（Cross Entry）
交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况，减少交叉熵损失就是在提高模型的预测准确率。其中 $ p(x) $ 是指真实分布的概率， q(x) 是模型通过数据计算出来的概率估计。
比如对于二分类模型的交叉熵代价函数（可参考逻辑回归一节）：
其中 $ f(x) $ 可以是sigmoid函数。或深度学习中的其它激活函数。而 $ y^{(i)} \in { 0,1 } $ 。
通常用做分类问题的代价函数。
引用及参考：
[1] https://blog.csdn.net/reallocing1/article/details/56292877
[2] https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/80224409
[3] https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/76037351
[4] https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/51614601
写在最后：本文参考以上资料进行整合与总结，文章中可能出现理解不当的地方，若有所见解或异议可在下方评论，谢谢！
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