目的関数は、追求される目標の形式を表すために通常使用される設計変数の関数です。

目的関数の形式

• 事後確率 MAP の最大化: Naive Bayes など
• 適応度関数の最大化：遺伝的アルゴリズムなど
• 報酬/価値関数の最大化: 強化学習など
• 情報獲得の最大化/子ノードの純度の削減: CART デシジョン ツリー分類器など
• 二乗差分誤差コスト関数の最小化: CART、決定木回帰、線形回帰、線形適応ニューロンなど
• 類似性を最大化するか、情報エントロピー損失関数を最小化する
• ヒンジ損失の最小化機能: サポート ベクター マシン SVM など