邏輯迴歸的目標函數

對於邏輯迴歸，模型有兩個參數，分別是w和b，前者是向量並表示每一個特徵的重要性，後者是偏移量(Intercept)。這些參數是須要去估計的。但如今咱們惟一能拿到的是觀測樣本，這就意味着咱們須要經過觀測樣本去估算最好的模型參數。 這個問題也能夠這麼思考：有個未知的模型相似黑盒子，它產生了不少能看得見的樣本。那這時候，咱們其實能夠經過最大化看到這些樣本的機率來反推出模型最優的參數，這種方法叫作最大似然

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