Section outline

  • Verjetje pove, kako verjetni so podatki glede na dani model in njegove parametre. Pokažemo, kako to načelo vodi do kriterijskih funkcij v regresiji in klasifikaciji. Pri linearni regresiji z normalno porazdeljenimi napakami maksimizacija verjetja vodi do minimizacije vsote kvadratov napak. V logistični regresiji pa zaradi binarne narave izhodov uporabimo Bernoullijevo porazdelitev, kar vodi do funkcije izgube v obliki negativnega logaritma verjetja (binary cross-entropy). Tako razvito logistično regresijo tudi implementiramo. Zapiski s predavanj
    Koda