机器学习的代价函数优化目标为什么不是无限靠近0而是求最小值呢?

在机器学习中,假定真实值为y, 模型预测值为y1, 两者的误差为 delta = y - y1 粗略来说,delta越靠近0,代价函数越理想,所以优化…
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有哪个损失函数是小于0的?能举个例子吗