关于损失函数表达式的疑问

问题:

想请教下：

1. 线性回归模型的平方损失函数，其代数表达式，比较清楚：∑（f(x) -y）^2。 而用矩阵来表达却是：1/2 (Xθ -Y) ^T (Xθ -Y)。 ---搞不懂为什么这里会多了个转置。。
   2 . 对于交叉熵损失函数的表达式，为什么是 - ∑ y ln(f(x))呢？
   这个型式，是怎么确定下来的？--其几何意义不如平方损失函数直观，那又如何能确保该损失函数求得极值，拟合函数就可以取得较好的预测值呢？
2. 再比如对数损失函数，指数损失函数，其表达式也和交叉熵损失函数一样，是如何确定下来的呢？？

回答1:

1，这个问题你可以看看《线性代数及其应用》里面“最小二乘法”相关的部分，或者自己推导也可以，我推过，你看看：大叔学ML第二：线性回归

其它问题我就不知道了，我后来半途而废，没有再学习