想要让每一个样本的预测都要得到最大的概率，即将所有的样本预测后的概率进行相乘都最大，也就是极大似然函数.
对极大似然函数取对数以后相当于对数损失函数，由梯度更新的公式可以看出，对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的，而且更新速度只和x，y有关，比较的稳定，
为什么不用平方损失函数?
如果使用平方损失函数，梯度更新的速度会和 sigmod 函数的梯度相关，sigmod 函数在定义域内的梯度都不大于0.25，导致训练速度会非常慢。
而且平方损失会导致损失函数是 的非凸函数，不利于求解，因为非凸函数存在很多局部最优解。
想要让每一个样本的预测都要得到最大的概率，即将所有的样本预测后的概率进行相乘都最大，也就是极大似然函数. 对极大似...
来自课程讲义 1 大纲： 有监督学习 损失函数平方损失函数线性模型的平方损失函数 参数家族假设极大似然极大似然参数...
通过经验风险最小化推导极大似然估计。证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化等价于极大似...
1. 似然函数 似然函数是关于模型参数的函数。也就是说似然函数表示在选定模型的情况下，对于已有的样本，估计模型参数...
1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数 ...
推导 sigmoid 推导LR损失函数 推导LR梯度下降 Softmax原理 softmax 损失函数 softm...
LR 最大化似然函数： 决策边界： 核函数：， 实际中LR不采用核函数方法，因为SVM只依赖于支持向量，而LR考虑...
模型 模型参数估计 采用极大似然估计法 设: 似然函数: 对数似然函数： ...
首先根据最大似然估计找到目标 函数 似然函数为 对数似然为 代价函数为 梯度下降，逐渐更新`$\theta$` 设...
1. 手写LR的目标函数？ 目标函数（objective function）= 损失函数（loss functio...
本文标题：[ML] LR 损失函数为什么用极大似然函数？
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/blryyctx.html
网友评论