区别：1、定义与概念；2、计算方法；3、优化目标；4、应用场景；5、相关性与依赖性；6、结果的影响。其中，定义与概念是三者之间的核心区别，目标函数通常指机器学习任务的最终优化目标，而损失函数和代价函数分别描述模型单一预测的准确性和整体性能。

1、定义与概念

目标函数：通常指整个模型的优化目标，可能包括损失函数、正则化项等。

损失函数：描述模型对单一样本预测的准确性，衡量单一样本上的误差。

代价函数：对所有样本的损失函数进行平均，描述模型在整个数据集上的性能。

2、计算方法

目标函数：可能包含损失、正则化等多个部分。

损失函数：例如均方误差、交叉熵等，计算单一样本上的误差。

代价函数：通常为损失函数的平均值，或包括其他加权因素。

3、优化目标

目标函数：为了达到模型的最终优化目标，可能需要同时优化多个因素。

损失函数：只关注单一样本的误差。

代价函数：关注整体模型的性能。

4、应用场景

目标函数：在整体模型的训练与优化中使用。

损失函数：在模型的单一预测中使用，作为模型的反馈。

代价函数：评估模型在整个数据集上的性能。

5、相关性与依赖性

目标函数可能包含损失函数和其他优化项。

损失函数通常为代价函数的组成部分。

代价函数是所有样本上的损失函数的汇总。

6、结果的影响

目标函数、损失函数、代价函数的选择与优化都直接影响模型的最终性能。

延伸阅读：

如何选择合适的函数

选择合适的目标函数、损失函数或代价函数取决于机器学习任务的具体需求。例如，对于分类问题，可能选择交叉熵损失；对于回归问题，可能选择均方误差损失。同时，为了避免模型过拟合，可能在目标函数中添加正则化项。