最大似然估计与损失函数的深层联系
2024-12-15
本文深入探讨了最大似然估计（MLE）与常用损失函数之间的内在联系。作者从MLE的基本概念出发，逐步解释了其与KL散度的紧密关系，并以均方误差（MSE）和交叉熵为例，详细推导了它们如何从MLE自然地导出，而非人为设定。文章清晰地阐述了，通过假设数据分布（例如线性回归中的高斯分布，逻辑回归中的伯努利分布），利用MLE最大化似然函数，最终得到MSE和交叉熵损失函数。这为理解损失函数的理论基础提供了清晰的路径，不再仅仅停留在直觉层面。
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