代价函数和损失函数在机器学习中实际上是一个意思。 它们都是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差异或错误程度的函数。 代价函数通常被定义为所有样本的平均损失函数值，而损失函数则是针对单个样本的错误度量。 在训练模型的过程中，我们的目标是最小化代价函数或损失函数，以使模型的预测结果更加准确。