1樓：
損失函式是衡量學習成果好壞的乙個標準
這裡的關鍵乙個是伯努利分布，乙個是最大似然估計最大似然估計往往會轉化成對數的形式，對數函式是單調的，也就是說，乙個變數的最大值，在做完對數變換後，仍然是最大值，然而，任何概率取對數，都會成為負數，人們往往更喜歡處理負數的相反數，乙個負數的最大值，是它取相反數後的最小值，或者說是絕對值最小，而損失函式，恰恰就是這個似然函式取對數後，再取相反數
即：所看到的損失函式最小，對應的是似然函式的最大這是我能想到的最簡單的解釋了
2樓：
學渣強答一波吧。
最小二乘算平方和一般都是解決線性損失的，這種對數回歸分類模型的引數估計一般都是用似然函式就是交叉熵來梯度下降或者牛頓法而不是用殘差，反正我是這麼理解的。。。。
老師之前講引數估計也就是最大似然和樸素貝葉斯這倆
3樓：路飛D悟空
h（x）得出的結果可以理解為概率p，即：
h（x1）對應在x=x1條件下，y=y1的概率為p1，h（x2）對應在x=x2條件下，y=y2的概率為p2。。。。。。。
h（xn）對應在x=xn條件下，y=yn的概率為pn那麼對於既定的樣本(X,Y)，h（x）是什麼函式的情況下最理想呢？
就是該函式令p1*p2*p3*......*pn為最大值時而損失函式一般是每條資料的損失之和，為了把積變為和，就取了對數。
再加個負號是為了讓最大似然值和最小損失對應起來。
此處感謝 @王贇 Maigo 在另乙個問題的回答對數損失函式是如何度量損失的？ - 機器學習 - 知乎
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