代价函数

代价函数（Cost Function）是在机器学习和优化问题中使用的一个重要概念。它是一个衡量模型预测与实际观测之间差异的函数，通常用于评估模型的性能和指导参数优化的过程。

在监督学习中，代价函数衡量了模型的预测值与真实标签之间的差异。代价函数的目标是使这种差异最小化，以便模型能够更准确地预测未知数据。代价函数通常被定义为所有训练样本误差的平均值或总和。

代价函数的选择通常取决于问题的性质和所使用的算法。一些常见的代价函数包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、对数损失（Log Loss）等。这些代价函数在不同类型的问题和算法中都有不同的应用。

在优化问题中，代价函数也被称为目标函数（Objective Function）或损失函数（Loss Function）。这些术语在不同的上下文中可能略有不同，但都指向同一个概念：衡量模型性能或指导优化过程的函数。