其中一个重要的原因,就是要将Hypothesis(NG课程里的说法)的输出映射到0与1之间,既:
在学习和做项目的过程中,逐渐加深了对LR的理解.其中最重要的一点就是为什么取-log函数为损失函数,损失函数的本质就是,如果我们预测对了,能够不惩罚,如果预测错误,会导致损失函数变得很大,也就是惩罚较... 来自: 行路者
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation),是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立... 来自: shulixu的博客