最小二乘法，极大似然估计，交叉熵的公式推导

7月前作者：elksun 分类：Toy博客阅读(31) 违法举报

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最小二乘法，极大似然估计，交叉熵的公式推导

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵的公式推导

最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。

最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种统计学习中的方法，用于估计模型的参数。在分类问题中，MLE可以被用于估计分类模型的参数。它通过最大化对数似然函数来估计模型参数，从而使得模型预测的概率分布与真实概率分布的差距最小。

交叉熵（Cross Entropy）是一种常用的分类问题中的损失函数，用于衡量模型输出概率分布与真实标签之间的差异。它在深度学习中广泛应用于分类问题中，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。它能够将模型预测的概率分布与真实标签之间的差距最小化

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