= −𝐼(𝑦 = 1)log 𝜎(𝑓(𝒙; 𝒘)) − 𝐼(𝑦 = −1)log 𝜎( − 𝑓(𝒙; 𝒘)) = − log 𝜎(𝑦𝑓(𝒙; 𝒘))
时间: 2023-11-19 11:06:31 浏览: 74
根据引用\[1\],BIC是贝叶斯信息准则的缩写,用于模型选择。它的计算公式为BIC = -2*m1$loglik+ 2*log(m1$nedf),其中m1是模型的参数个数,loglik是模型的对数似然函数值,nedf是模型的自由度。
引用\[2\]中提到了求解极大值的过程,通过令F'(x) = 0,可以求得x0 = 1/ln2 - 1 = 0.442695。将x0代入F(x)的表达式中,可以求得F(x0) = 1 - ln(ln2) + 1/ln2 = 0.086071。
至于引用\[3\]中的积分问题,我们需要计算∫0^1\[log2(1+x)-x\]dx。这个积分可以通过详细探究函数F(x) = log2(1+x)-x来解决。
最后,根据问题的表达式,我们需要计算-log𝜎(𝑦𝑓(𝒙; 𝒘))。其中𝜎是sigmoid函数,𝑦是标签,𝑓(𝒙; 𝒘)是模型的预测值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模型中AIC和BIC以及loglikelihood的关系](https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/122424115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [数学公式之求 log2(1+x)-x的积分](https://blog.csdn.net/Skywalker1111/article/details/116234935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]