logistic回归的损失函数(lost function)原理
logistic回归的损失函数和极大似然估计的关系 记 Φ(x)=11+e−θx \Phi(x)=\frac{1}{1+e^-{\theta x}} Φ(x)=1+e−θx1 我们可以把这个sigmoid函数的值看做y等于1的后验估计概率,也就是: p(y=1∣x)=Φ(x) p(y=1|x)=\Phi(x) p(y=1∣x)=Φ(x) 那么y=0的时候自然是补事件 p(y=0∣x)=1−Φ(x) p(y=0|x)=1-\Phi(x) p(y=0∣x)=1−Φ(x) 我们可以把这两个式子简化一下,得到 p(y∣x)=Φ(x)y(1−Φ(x))1−y p(y|x)=\Phi(x)^y(1-\P
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