逻辑回归的目标函数是什么

逻辑回归的目标函数通常是对数似然函数（log-likelihood function），其表示为：

L(w) = ∑[y(i)log(h(x(i);w)) + (1-y(i))log(1-h(x(i);w))]

其中，w为模型的参数，h(x;w)为逻辑回归模型的假设函数，y(i)为第i个样本的标签（0或1），x(i)为第i个样本的特征向量。目标是最大化L(w)，从而得到最优的模型参数w。此外，由于L(w)存在极大值，通常使用梯度下降等优化方法来求解最优参数w。

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逻辑回归的目标函数是最小后验概率吗

逻辑回归的目标函数是最大似然估计，而不是最小后验概率。最大似然估计是指选择参数值，使得给定数据下该参数值产生该数据的概率最大。在逻辑回归中，对于给定的输入特征，我们希望预测输出为正例的概率，可以使用sigmoid函数将输入特征转化为一个0到1之间的概率值。逻辑回归的目标是最大化训练数据中所有样本的输出概率的乘积，即最大化似然函数。在实际应用中，通常使用对数似然函数作为目标函数，因为它具有更好的数学性质。

逻辑回归的两种目标函数的区别是什么

逻辑回归的两种目标函数是交叉熵损失函数与平方误差损失函数。交叉熵损失函数通常用于二元分类问题，能够更好地描述模型分类的准确度，而平方误差损失函数则适用于回归问题，更加注重模型预测值与真实值之间的距离与误差。