logisitic回归代价函数对数似然法原理详解

最新推荐文章于 2025-03-04 08:50:11 发布
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#机器学习 #对数似然法 #logisitic回归 #代价函数 #数学原理

本文详细介绍了logistic回归中的对数似然代价函数，阐述了其针对样本标签为0或1时的计算原理，强调了公式中y与1-y的作用，分析了预测值与真实标签不一致时的代价变化，揭示了该代价函数的错误惩罚机制，并提及在梯度下降中的应用优势。

           关于对数似然法原理，网上博客众说纷纭，但能说清楚，解释对数似然公式为何如此却寥寥无几。今天我就发个博客，来和大家讨论一下。

                                                                             （未经博主允许不得转载）

                 ————————————————————正文如下———————————————————————

一.众所周知

                 logisitic函数:               f(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta ^{T}x}}&

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