逻辑回归中为啥要用对数损失而不是平方损失
【逻辑回归中为啥要用对数损失而不是平方损失】 也可以用平方损失，但是会在h(wx)接近0和1的地方梯度很小，不容易学习，你可以试着用平方损失进行梯度下降，就会发现了，tips：会用到dh/dw=h*(1-h)。
■网友
因为对目标假设服从伯努利分布，而不是高斯分布。
■网友
因为逻辑回归模型不是个回归模型
■网友
因为这样会使得cost function是convex的，便于计算
■网友
可以是可以，但是这样如果你随机给定的初始值离最小值远，用平方损失的话，梯度下降的rate就很小，这样更新速度慢；而交叉熵不一样，它在较远处的rate就很大，近处的rate小，更新就快。就相当于从山顶下山，肯定陡的下的快，而你要是平原就慢
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