對數似然函式（log likelihood）
機器學習裡面，對模型的訓練都是對loss function進行優化，在分類問題中，我們一般使用最大似然估計（maximum likelihood estimation）來構造損失函式。對於輸入的x，其對應的類標籤為t，我們的目的是找到使p(t|x)最大的模型f(x),y=f(x)為模型的**值。
在二分類問題中：
可以看到，多分類問題中，上述通過最大似然估計得到的損失函式與通過交叉熵得到的損失函式相同。
參考：
如何理解似然函式
hitao 計算機研究僧，運動愛好者 240 人贊同了該回答 這個是quora上的乙個回答 what is the difference between probability and likelihood?2我們可以做乙個模擬，假設乙個函式為 如果你令b 2，這樣你就得到了乙個關於a的二次函式，即...
對似然函式的理解
一直對貝葉斯裡面的似然函式 likelihood function 先驗概率 prior 後驗概率 posterior 理解得不是很好，今天彷彿有了新的理解，記錄一下。看 的時候讀到這樣一句話 原來只關注公式，所以一帶而過。再重新看這個公式前的描述，細思極恐。the likelihood funct...
logisitic回歸代價函式對數似然法原理詳解
關於對數似然法原理，網上部落格眾說紛紜，但能說清楚，解釋對數似然公式為何如此卻寥寥無幾。今天我就發個部落格，來和大家討論一下。正文如下 對數學家們提供的最簡式改為以下通俗易懂式，先不要拿走符號以便理解 上述的對數似然代價公式m為樣本數量，x為樣本，y為標籤，為權重向量。上式由兩部分組成，分別對應了標...