再談線性迴歸與邏輯迴歸-損失函數

高級機器學習筆記 線性迴歸的損失函數咱們採用的是均方偏差函數。而邏輯迴歸採用的是交叉熵。機器學習 均方偏差 對於線性函數來講，咱們使用平方形式的時候，使用了「最小二乘」的思想，就是用平方來度量估計值與真實值的距離，使其達到最小。並且，若是假設偏差服從正態分佈，它與最大似然估計在本質上是相同的。函數 以下面兩張圖所示：學習 偏差知足正太分佈的話，那麼咱們可讓似然函數L(w)取最大的值，而後能夠求出紅

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