最小化损失函数是机器学习中常见的目标，而不是最大化的原因有几个：

  1. 目标函数的方向性：在机器学习中，我们通常根据训练数据和标签之间的关系来定义一个损失函数。我们的目标是通过调整模型参数来最小化损失函数，并使其尽可能接近真实标签。这种方法与最大化目标函数的方向相反。

  2. 问题建模：在许多机器学习问题中，目标可以被视为一个优化问题，我们的目标是找到一组参数，使得损失函数最小化。例如，在线性回归问题中，我们试图找到一个线性函数，最小化预测值与真实值之间的误差平方和。

  3. 数学便利性：在数学推导和计算中，最小化损失函数通常更方便。许多算法和优化技术已经被广泛研究和发展，可以用于解决最小化损失函数的问题。这些方法包括梯度下降、牛顿法和拟牛顿法等。同时，通过最小化损失函数，我们可以得到模型的参数的估计值，进而进行预测和推理。

  尽管最小化损失函数是机器学习中常见的做法，但最大化目标函数的方法在某些情况下也可以应用。例如，在强化学习中，我们经常通过最大化价值函数来优化智能体的行为。此外，在某些异常检测和异常识别问题中，最大化一些目标函数也可以是合理的选择。总的来说，选择最大化还是最小化取决于具体问题的性质和建模需求。