1樓：送你一棵石楠花
本章是在講前饋網路，公式（6.12）是對於乙個regression問題目標函式設定的原理性介紹。我們先直接地回答題主的問題，隨後再進行更detailed的解釋。
E_}的意思就是，對Pdata這樣乙個（x,y）的聯合分布，在後邊的對數函式的輸出上進行期望計算。x,y~Pdata表示從Pdata分布中任意地、隨機地取樣出paired （x,y）。而將整個公式聯合起來看，用通俗的話、或者在工程角度上講就是，我在資料集（Pdata）中隨機地採出x（輸入資料）和其對應的y（回歸目標、label等等），希望我建立的模型model，能夠使得P_(y|x)這個條件概率盡可能大。
這種思想就是基於極大似然出發的擬合。
細節解釋：我們在入門機器學習的時候，會針對線性回歸和logistic回歸分別設定不同的loss，比較經典的是：L2 loss和cross-entropy loss。
其實這兩種loss都是從極大似然出發，希望對於任意乙個輸入，模型會給出盡可能逼近目標的輸出；從概率角度上講，就是希望對任意乙個輸入，模型輸出正確結果的概率盡可能的大，於是就有了6.12的表達。而後面的6.
13則表示對這個極大似然目標的實現方法，或具體形式。另外，如6.13的L2 loss並不是唯一的實現方法，它背後是在假設，模型的目標y是以輸出f(x)為均值的高斯分布，即，
這是一種合理的假設。當給出高斯分布假設時，我們通過6.12中Log函式的計算，很自然地就消掉了高斯分布中的e，只剩下平方式的指數項，就得到了6.
13。在一些影象生成的工作中，用L1 loss來約束generations與targets之間的距離，它是假設target是「圍繞」在生成樣本周圍的拉普拉斯分布。但總歸來講都是建立在極大似然下的目標函式。
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