如何才能建立起似然函数

函数形式表达:

P(y=0|w,x) = 1 – g(z)

P(y=1|w,x) = g(z)

P(正确) = $(g(w,xi))^{y^{i}}$ * $(1-g(w,xi))^{1-y^{i}}$ $y^{i}$ 为某一条样本的预测值,取值范围为0或者1.

到这里,我们得到一个回归函数,它不再像y=wT * x一样受离群值影响,他的输出结果是样本预测为正例的概率(0到1之间的小数).我们接下来解决第二个问题:选定一个阈值.

似然函数是如下式子的连乘（下面的2分类是个个例）

似然 =连乘 $(g(w,xi))^{y^{i}}$ * $(1-g(w,xi))^{1-y^{i}}$

到底多少个连乘呢要看有多少组样本，毕竟一组样本就确定了一个分类，n个样本就是N次分类

式子 $(g(w,xi))^{y^{i}}$ * $(1-g(w,xi))^{1-y^{i}}$ 代表了一次分类，因为该次分类，不确定y为0 还是 1，也可以说y既可以是0也可以是1

要把N个样本每次的分类都代进上式子才能建立起似然函数

https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/83930186

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