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代价函数，通常也被称为损失函数或成本函数，在机器学习和统计学中发挥着核心作用，它定义了模型预测值与实际值之间的差异，这种差异通常以数学公式表示，用于衡量模型的好坏。代价函数是针对整个训练集定义的，它计算了所有样本误差的平均值，这与损失函数不同，后者是定义在单个样本上的，计算的是单个样本的误差。在机器学习模型训练过程中，目标是优化或最小化代价函数，通过这种方法，模型学习如何最好地拟合数据，代价函数不仅包括用于评估模型性能的经验风险，还可能包括一个正则化项，以防止过拟合并优化结构风险。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及。