logistic regression中的cost function选择
一般的线性回归使用的cost function为:
但由于logistic function:
本身非凸函数(convex function), 如果直接使用线性回归的cost function的话,很难到达全局最优解。
相反,很容易陷入局部最优解然后就认为到达收敛条件了。因此,logistic regression中使用的cost function为:
其图像为一个碗(bowl shape function),碗的底部为(1,0)。可以看出:当预测正确且非常自信时(h(x) = y),
cost function 为0; 当完全预测错误且非常自信时(h(x) = !y), cost function 为 inf。
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