Logistic Regression 與交叉熵損失函數理解及常用損失函數總結

第一部分 Logistic Regression 與交叉熵損失函數理解 先了解什麼是logistics 迴歸：  hθ(x)爲激活值或者預測值。g(z)就是sigmoid函數。sigmoid函數yiby一般用於二分類時作爲最後輸出層的激活函數 似然損失函數cost function： 解釋下對數似然損失函數原理：是如何起損失函數作用的： 當y=1時，假定這個樣本爲正類。如果此時預測值hθ(x)=1

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