二項分佈的對數似然函式與交叉熵（cross entropy）損失函式的聯絡
今天覆習Logistic迴歸的時候涉及到二項分佈的求最大似然解，突然發現這個對數似然函式熟悉，似曾相識，不就是交叉熵損失函式麼，難道這僅僅是巧合，不能夠。先看下這個推導。
1. 二項分佈（0-1分佈）：
2. 最大似然估計法：
3. 求解最大似然估計量：
這裡我們主要看下標記處的對數似然函式，是不是很熟悉？
交叉熵代價函式(cross-entropy cost function)
參考：
概率論與數理統計 浙大版
相關推薦
【聯絡】二項分佈的對數似然函式與交叉熵（cross entropy）損失函式
1. 二項分佈 二項分佈也叫 0-1 分佈，如隨機變數 x 服從二項分佈，關於引數 μ（0≤μ≤1），其值取 1 和取 0 的概率如下： {p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ 則在 x
二項分佈的對數似然函式與交叉熵（cross entropy）損失函式的聯絡
今天覆習Logistic迴歸的時候涉及到二項分佈的求最大似然解，突然發現這個對數似然函式熟悉，似曾相識，不就是交叉熵損失函式麼，難道這僅僅是巧合，不能夠。先看下這個推導。 1. 二項分佈（0-1分佈）： 2. 最大似然估計法： 3.
似然函式與最大似然估計、交叉熵概念與機器學習中的交叉熵函式
文章目錄 似然函式與最大似然估計 似然的概念 似然函式 最大似然估計 伯努利分佈 伯努利分佈下的最大似然估計 高斯分佈 高斯分佈下的最大似然估計 資訊量、熵、相對熵、交叉熵、機器學習中的交
深度學習基礎--loss與啟用函式--sigmiod與softmax；對數損失函式與交叉熵代價函式
sigmiod與softmax sigmiod就是邏輯迴歸（解決二分類問題）；softmax是多分類問題的邏輯迴歸 雖然邏輯迴歸能夠用於分類，不過其本質還是線性迴歸。它僅線上性迴歸的基礎上，在特徵到結果的對映中加入了一層sigmoid函式（非線性）對映，即先把特徵線性求和，然後使
神經網路代價函式與交叉熵
在此我們以MSE作為代價函式：
深度學習裡的損失函式與交叉熵
1.MSE損失函式 損失函式是機器學習與深度學習裡面的重要概念。從名字上就可以看出，損失函式(Loss Function)反應的是模型對資料的擬合程度。一般來說，損失函式越小，說明模型對資料的擬合也越好。同時我們還希望當損失函式比較大的時候，對應的梯度也會比較大，這樣梯度下降的時候更
最大似然估計，交叉熵，相對熵(KL散度)
在機器學習中，選擇損失函式時，通常會遇到交叉熵的概念，也就是交叉熵損失函式，那麼我們知道最小化交叉熵損失函式等價於最大化對數似然，那麼最小化交叉熵損失函式其含義是怎麼樣本的？我們知道針對分類問題，我們並不知道Y的真實分佈，因此需要通過模型來估計Y的真實分佈，以邏
SQL Server 聚合函式與分組學習（group by）
一、SQLServer裡面的常用的五種聚合函式。 1.Sum（和）-—對於NULL值預設為0 2.MAX（最大值）MIN（最小值） 3.AVG （平均值）—不統計空值，例如存在有四個人，但是隻有三個人有成績，平均成績為：總和/3 4.COUNT(數量) --統計所有人分數總和
Softmax函式與交叉熵
Softmax函式 背景與定義 在Logistic regression二分類問題中，我們可以使用sigmoid函式將輸入Wx+b對映到(0,1)區間中，從而得到屬於某個類別的概率。將這個問題進行泛化，推廣到多分類問題中，我們可以使用softmax
模型評估和超引數調整（二）——交叉驗證 （cross validation）
讀《python machine learning》chapt 6 Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning【主要內容】（1）獲得對模型評估的無偏估計（2）診斷機器學習演算法的
交叉驗證（Cross Validation）與網格搜尋（Grid Search）的原理及實證分析
1.交叉驗證背景在機器學習演算法中，當資料量不充分時，需要對資料進行重複使用，就出現了交叉驗證方法（Cross Validation）,簡稱CV。交叉驗證顧名思義就是重複使用資料，把資料分為訓練集（Trading Set）、驗證集（Validation Set）、測試集（Te
度量學習（metric learning）損失函式
學習的物件通常是樣本特徵向量的距離，度量學習的目的是通過訓練和學習，減小或限制同類樣本之間的距離，同時增大不同類別樣本之間的距離。常用度量學習損失方法（1）對比損失用於訓練Siamese（孿生）網路，，輸入為兩張圖片，每一對訓練圖片都有一個標籤y，y=1表示兩張圖片屬於同一個
最大似然估計與最小二乘
現在 最小 bayesian 我不知道 什麽 改變 我不 tps 有關 參考： 最大似然估計，就是利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的參數值。例如：一個麻袋裏有白球與黑球，但是我不知道它們之間的比例，那我就有放回的抽取10次，結果我發現我抽到了8次黑球
伯努利分佈、二項分佈、Beta分佈、多項分佈和Dirichlet分佈與他們之間的關係，以及在LDA中的應用
在看LDA的時候，遇到的數學公式分佈有些多，因此在這裡總結一下思路。 一、伯努利試驗、伯努利過程與伯努利分佈 先說一下什麼是伯努利試驗： 維基百科伯努利試驗中： 伯努利試驗(Bernoulli trial)是隻有兩種可能結果的單次隨機試驗。 即：對於一個隨機變數而言，P(X
似然函式和最大似然估計與機器學習中的交叉熵函式之間的關係
關於似然函式和最大似然估計的詳細說明可以看這篇文章：https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/83382729 二分類情況和多分類情況下的似然函式與最大似然估計： 二分類情況下的似然函式與最大似然估計： 我們知道按照生活中的常識
二項分佈與泊松分佈
二項分佈（Binomial distribution） 要介紹二項分佈，先要介紹伯努利實驗，然後自然而然就想到了拋硬幣問題，正面朝上的概率為p，反面朝上的概率為q (q = 1 - p)，假設正面朝上標記為1，反面朝上為0，則一次伯努利實驗的期望為p，方差為p*q。 二項分佈是對n次
【機器學習】先驗概率、似然函式、後驗概率、對數似然函式等概念的理解
1）先驗：統計歷史上的經驗而知當下發生的概率； 2）後驗：當下由因及果的概率； 2、網上有個例子說的透徹： 1）先驗——根據若干年的統計（經驗）或者氣候（常識），某地方下雨的概率； 2）似然——看到了某種結果，對產生結果的原因作出假設：是颳風了？還是有烏雲？還是
先驗分佈，後驗分佈，似然函式
一個例子搞清楚（先驗分佈/後驗分佈/似然估計） preface： 無論是《通訊原理》、《資訊理論》、《通道編碼》還是《概率與統計理論》，或者在現在流行的《模式識別》和《Machine Learning》中總會遇到這麼幾個概念：先驗分佈/後
二項分佈、指數分佈與泊松分佈的關係
1、泊松分佈 由法國數學家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年時發表； 若X服從引數為的泊松分佈，記為X~P()， 泊松分佈的概率分佈函式： 引數λ是單位時間(或單位面積)內隨機事件的平均發生率。 統計學上，滿足三個條件，即可用泊松分佈
二項分佈與泊松分佈學習[轉載]
轉自：https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920 https://wenku.baidu.com/view/570c4d387375a417866f8f55.html https://wenku.baidu.com/view/eb143