既然已经有了模型，接下来就是求参数了，所以转换成似然函数最优化问题，然后一般就是梯度下降了． 这里推广到多项不是太理解，网上也没找到什么有用的解释． 这里的最大熵原理大概就是未知就假定等概率． 实在看不懂 这里实际上就是这个模型的解法，没什么难点 一些证明，略过． 这些是最优化算法，表示看不懂，我就会一个梯度下降． 统计学习方法 李航 逻辑斯谛回归与最大熵模型
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介绍了分布函数和概率密度，函数特点． 这里的逻辑斯谛回归模型就是为了将实数范围映射到(0,1)范围上．即将线性函数外套上sigmoid函数． 这篇博客对此解释非常好． 既然已经有了模型，接下来就是求参数了，所以转换成似然函数最优化问题，然后一般就是梯度下降了． 这里推广到多项不是太理解，网上也没找到什么有用的解释． 这里的最大熵原理大概就是未知就假定等概率． 实在看不懂 这里实际上就是这个模型的解法，没什么难点 一些证明，略过． 这些是最优化算法，表示看不懂，我就会一个梯度下降．
既然已经有了模型，接下来就是求参数了，所以转换成似然函数最优化问题，然后一般就是梯度下降了． 这里推广到多项不是太理解，网上也没找到什么有用的解释． 这里的最大熵原理大概就是未知就假定等概率． 实在看不懂 这里实际上就是这个模型的解法，没什么难点 一些证明，略过． 这些是最优化算法，表示看不懂，我就会一个梯度下降． 转载于:https://www.cnblogs.com/w-j-c/p/10496476.html
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