逻辑回归损失函数与最大似然估计

机器学习的损失函数是人为设计的，用于评判模型好坏（对未知的预测能力）的一个标准、尺子，就像去评判任何一件事物同样，从不一样角度看每每存在不一样的评判标准，不一样的标准每每各有优劣，并不冲突。惟一须要注意的就是最好选一个容易测量的标准，否则就难以评判了。机器学习 其次，既然不一样标准并不冲突，那使用最小二乘做为逻辑回归的损失函数固然是能够，那这里为何不用最小二乘而用最大似然呢？请看一下最小二乘做为损

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