最大似然函数的理解

最大似然估计就是在已知样本的结果的情况下,求得出现该样本结果出现机率最大时的参数值。
如:袋子中有未知个黑、白球,随机从中有放回抽取5个球,{黑,白,白,黑,白}(已知的样本结果),现在求出现{黑,白,白,黑,白}这个结果可能性最大(即最大似然估计求出现{黑,白,白,黑,白}机率最大)。
也就是说:p^3与(1-p)^2乘积最大,通过求导可得p=0.6(p=0,p=1舍去),即当P(白球)=0.6是出现{黑,白,白,黑,白}概率最大(0.03456);如果P(白球)=0.9,此时出现{黑,白,白,黑,白}概率(0.00729);如果P(白球)=0.1,此时出现{黑,白,白,黑,白}概率(0.00081);都远小于P(白球)=0.6.
同时我们比较P(白球)=0.9和P(白球)=0.1发现当P(白球)>P(黑球)的时候,出现概率值会更大,因为P(白球)>P(黑球)更符合出现{黑,白,白,黑,白}的现象,当然最符合的还是P(白球)=0.6.

<think>好的,用户想了解如何从最大似然估计推导出交叉熵损失函数,特别是数学证明方面的内容。我需要先回忆一下相关知识,确保步骤正确。 首先,最大似然估计(MLE)的基本思想是找到参数使得观测数据出现的概率最大。在分类问题中,假设数据服从某个分布,比如多项分布。对于分类模型,比如逻辑回归,输出通常是概率分布,而真实标签可以表示为one-hot编码。 接下来,交叉熵损失函数衡量的是两个概率分布之间的差异。在机器学习中,通常一个是模型预测的概率分布,另一个是真实的分布。推导的关键在于将MLE的似然函数转化为对数似然,然后与交叉熵的形式进行比较。 可能需要从定义出发,写出似然函数,取对数,然后通过简化式子,发现其与交叉熵的关系。需要注意的是,交叉熵的公式是负的对数似然的期望,而损失函数需要最小化,因此取负号。 另外,用户提供的引用中提到MLE和交叉熵的等价性,需要明确这种等价性是如何在数学上体现的。可能需要具体例子,比如二分类或多分类的情况,来展示推导过程。 还要注意数学符号的正确性,比如概率分布的对数,求和与期望的关系,以及如何将最大化似然转换为最小化损失函数。可能涉及到的步骤有:定义模型输出概率、构建似然函数、对数转换、求和变为平均(即期望)、添加负号转化为最小化问题。 最后,确保解释清晰,步骤详细,适合机器学习或深度学习的学习者理解数学基础。同时,生成的相关问题要围绕推导过程、应用场景、与其他损失函数的比较等,帮助用户深入思考。</think>### 最大似然估计推导交叉熵损失函数的数学证明 #### 1. **最大似然估计(MLE)的定义** 最大似然估计的目标是找到参数 $\theta$,使得观测数据 $D$ 出现的概率最大。对于独立同分布数据,似然函数为: $$ L(\theta) = \prod_{i=1}^N p(y^{(i)} | x^{(i)}; \theta) $$ 其中 $p(y|x;\theta)$ 是模型预测的条件概率,$N$ 是样本数量。 --- #### 2. **分类问题的建模** 以多分类问题为例,假设真实标签 $y$ 是 one-hot 编码(例如 $y^{(i)} \in \{0,1\}^K$),模型输出的概率分布为 $\hat{y}^{(i)} = [\hat{y}_1^{(i)}, \dots, \hat{y}_K^{(i)}]$。 根据多项分布,单个样本的似然为: $$ p(y^{(i)} | x^{(i)}; \theta) = \prod_{k=1}^K \hat{y}_k^{(i) y_k^{(i)}} $$ --- #### 3. **对数似然函数** 为简化计算,对似然函数取对数: $$ \ln L(\theta) = \sum_{i=1}^N \sum_{k=1}^K y_k^{(i)} \ln \hat{y}_k^{(i)} $$ 最大化对数似然等价于最小化负对数似然: $$ -\ln L(\theta) = -\sum_{i=1}^N \sum_{k=1}^K y_k^{(i)} \ln \hat{y}_k^{(i)} $$ --- #### 4. **交叉熵的定义** 交叉熵衡量两个分布 $y$(真实分布)和 $\hat{y}$(预测分布)之间的差异: $$ H(y, \hat{y}) = -\sum_{k=1}^K y_k \ln \hat{y}_k $$ 对 $N$ 个样本取平均后,得到交叉熵损失函数: $$ \mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{k=1}^K y_k^{(i)} \ln \hat{y}_k^{(i)} $$ --- #### 5. **等价性证明** 通过对比步骤3和步骤4可得: - **负对数似然**的求和形式与**交叉熵损失**的求和形式完全一致。 - 在机器学习中,最小化交叉熵损失等价于最大化似然函数,因此两者在数学上等价[^1][^2]。 --- #### 6. **特例:二分类问题** 对于二分类($K=2$),假设 $\hat{y}_1 = \sigma(z)$(sigmoid函数输出),则交叉熵简化为: $$ \mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \left[ y^{(i)} \ln \sigma(z^{(i)}) + (1-y^{(i)}) \ln (1-\sigma(z^{(i)})) \right] $$ 这与逻辑回归的负对数似然一致。 --- ### 关键结论 - **交叉熵损失函数是负对数似然函数的特例**,通过最小化交叉熵,模型参数 $\theta$ 被优化以最大化数据出现的概率。 - 这种等价性解释了为什么交叉熵在分类任务中比均方误差(最小二乘)更有效,因为它直接匹配概率分布的比较需求。 ---
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