LR推导以及LR中为什么采用logloss

首先lr是一个分类模型，讨论二分类情况下，在这个基础上我们假设样本服从伯努利分布（0-1分布） 做了假设分布后下一步就是求分布参数，这个过程一般采用极大似然估计MLE(Maximum Likelihood Estimation)，具体方法是求该假设分布在训练样本上的联合概率（样本带入连乘），然后求其关于θ的最大值，为了方便计算所以一般取-log，单调性保持不变，所以就有了logloss：L(Y,P

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