《李宏毅機器學習》task5
《李宏毅機器學習》task5 推導LR損失函數(1) 學習LR梯度下降(2) 利用代碼描述梯度下降(選做)(3) Softmax原理(4) softmax損失函數(5) softmax梯度下降(6) 參考文獻 推導LR損失函數(1) 假定： LR邏輯迴歸假設樣本服從泊松0–1分佈，因此p(y|x)表達式： 求最大似然估計： 進而求最大對數似然估計： 損失函數： 損失函數表徵預測值與真實值之間的差異
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