二次代价函数
二次代价函数是指在一个最小二乘问题中，采用二次函数作为代价函数。最小二乘问题是一种优化问题，旨在到一个最优的参数估计值，使得该参数估计值下的函数值与观测值之间的差距最小。
二次代价函数可以用以下形式表示：
J(θ) = ∑_(i=1)^n (h_θ(x_i) - y_i)^2
正则化最小二乘问题其中，J(θ)表示代价函数，θ表示参数估计值，h_θ(x_i)表示模型预测值，y_i表示观测值，n表示样本数量。
此代价函数的目标是最小化模型预测值与观测值之间的差距的平方和。
在最小二乘问题中，采用二次代价函数的原因是二次函数是光滑且凸的，有助于求解的时使用梯度下降等优化算法。另外，二次代价函数也有数学上的可解析性质，可以用解析法求得最优参数估计值。

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