如图,前面关于似然函数的都理解,但是最后“假设机器学习算法就是概率函数”不懂,为什么机器学习算法f(x)可以假设为概率函数啊,另外假设为概率函数后,为什么要乘一个真实的标记y(i)啊
不理解书上于对极大似然估计的描述
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- mg1507 2023-04-07 17:35关注
1、首先讨论楼主的第一个问题,为什么机器学习算法f(x)可以假设为概率函数?
个人理解:结合楼主提供的图片信息,这里的机器学习算法应该是特指分类的算法,本图中的机器学习算法用大白话说就是,给定一个输入,输出一个结果,根据结果判断分类的结果;如果是二分类,算法的输出结果是0或1最好,但一般的算法输出结果都会是个概率值(除非你自己任务规定大于多少输出1,反之输出0),根据概率值接近0还是1来判断分类的最终结果。综上所述,可以将本图的机器学习算法假设为概率函数。2、假设为概率函数后,为什么要乘一个真实的标记y(i)?
个人理解:真实的标记y(i)不是0就是1,所以感觉这样做是为了凑出交叉熵的表达形式。哈哈。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 1无用
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