全局样本损失函数 公式修正

全局样本损失函数 公式修正

ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md

@@ -488,7 +488,7 @@ cost(y,p(y|x))=-y\ln{p(y|x)-(1-y)\ln(1-p(y|x))}
 $$
 则全局样本损失函数为：
 $$
-cost(y,p(y|x)) = -\sum_{i=1}^m[y_i\ln p(y_i|x_i)-(1-y_i)\ln(1-p(y_i|x_i))]
+cost(y,p(y|x)) = -\sum_{i=1}^m[y_i\ln p(y_i|x_i)+(1-y_i)\ln(1-p(y_i|x_i))]
 $$
 由此可看出，对数损失函数与极大似然估计的对数似然函数本质上是相同的。所以逻辑回归直接采用对数损失函数。