Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导
表达式
输出标签表示为{0,1}时,损失函数表达式为:
$L = -[y log \hat{y} + (1-y)log(1- \hat{y})]$
二分类
二分类问题,假设 y∈{0,1}
正例:$P(y = 1| x) = \hat{y}$
反例:$P(y=0|x) = 1-\hat{y}$
取似然函数
似然函数就是所有样本在参数θ下发生概率最大的那种情况,由于样本独立同分布,因此概率最大的情况就是每个样本发生概率的连乘。
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介绍
我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形,在那之前,我一直在学习数据科学,对自己取得的进展很满意,在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信,并决定好好迎接不同的挑战。
为了做得更好,我购买了一台内存16GB,i7处理器的机器,但是当我看到数据集的时候却感到非常不安,解压缩之后的数据大概有50GB - 我不知道基于这样的数据集要怎样进行点击率预测。
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背景
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