邏輯迴歸損失函數與最大似然估計

機器學習的損失函數是人爲設計的，用於評判模型好壞（對未知的預測能力）的一個標準、尺子，就像去評判任何一件事物同樣，從不一樣角度看每每存在不一樣的評判標準，不一樣的標準每每各有優劣，並不衝突。惟一須要注意的就是最好選一個容易測量的標準，否則就難以評判了。機器學習 其次，既然不一樣標準並不衝突，那使用最小二乘做爲邏輯迴歸的損失函數固然是能夠，那這裏爲何不用最小二乘而用最大似然呢？請看一下最小二乘做爲損

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