前言

上期文章：「07」回归的诱惑：深入浅出逻辑回归中，我们介绍了逻辑回归的原理，组成和优缺点，并探讨了分类的本质含义。在这一期，我们会继续07的部分，从逻辑回归开始，引出机器学习中最重要的概念——参数学习。

还记得我们的线性回归是如何学习直线方程参数的吗？

最小二乘法（多元情况下叫做正规方程）
梯度下降法

关于梯度下降，在之后的优化方法综述中会详细讲述，这里我们聚焦参数学习的本质——损失函数最小化。之前我们只是用到了梯度下降法来进行损失函数的最小化（求最小的值），但是却没有解释为什么求最小值就可以得到问题的解。这里我们详细的展开讲一讲损失函数，以及逻辑回归中的极大似然估计。

什么是损失函数

损失函数（Loss Function)，是用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常意味着模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险<

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