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逻辑回归为什么用梯度下降而不是上升

发布网友 发布时间:2022-04-25 23:58

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热心网友 时间:2023-10-19 23:08

哪里求最大值了?
求的是损失函数的最小值,损失最小,则意味着模型预测的结果和实际的情况非常接近(暂不考虑因模型泛化需要,而设置的惩罚项的影响)。这个时候,求损失函数的最小,则可以转化为求一个凸函数的极小值。梯度下降这种近似求解方法就是适合这种场景了追问请问一下不是最后求极大似然吗,怎么变损失函数最小了?

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