想要讓每一個樣本的預(yù)測都要得到最大的概率芬沉，即將所有的樣本預(yù)測后的概率進(jìn)行相乘都最大躺同，也就是極大似然函數(shù).
對極大似然函數(shù)取對數(shù)以后相當(dāng)于對數(shù)損失函數(shù)，由梯度更新的公式可以看出丸逸，對數(shù)損失函數(shù)的訓(xùn)練求解參數(shù)的速度是比較快的蹋艺，而且更新速度只和x，y有關(guān)黄刚，比較的穩(wěn)定捎谨，
為什么不用平方損失函數(shù)?
如果使用平方損失函數(shù)，梯度更新的速度會和 sigmod 函數(shù)的梯度相關(guān)憔维，sigmod 函數(shù)在定義域內(nèi)的梯度都不大于0.25涛救，導(dǎo)致訓(xùn)練速度會非常慢。
而且平方損失會導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)是的非凸函數(shù)业扒，不利于求解检吆，因?yàn)榉峭购瘮?shù)存在很多局部最優(yōu)解。
[ML] LR 損失函數(shù)為什么用極大似然函數(shù)垛贤？
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