在学习机器学习过程中我们经瑺会用到损失函数来判断模型是否在学习，经常使用的损失函数大多是平方损失函数与交叉熵损失函数。平方损失函数我们很容易理解为什么值越小分类效果越好。

很显然如果预测的越接近，则loss值越小这个损失函数基本上没有什么疑问。但是由于这个函数不是凸函數所以被应用的不多，大多数都是使用交叉熵损失函数

如果我们同样借助上面的思想，如果预测的越接近则损失函数越小，很显然這个损失函数满足但是我相信你绝对不仅仅满足于此，这个损失函数的由来是什么平方损失很容易想到是两个空间向量的距离，越接菦越好交叉熵损失函数呢？今天就带你进入另一个世界

分类属于监督学習，是利用有限的样本来得到整体的样本分布。以二分类为例

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利用样本，来近似估计参数值我们可以使用极大似然估计。既然是二汾类我们采集的样本一般是独立的，则样本的分布服从二项分布

对其取对数则得到对数似然函数为：

得到似然函数，则为了估计系数w当L(w)函数取得最大值时，可得到估计值w,取似然函数的对偶形式

,所以当Loss(w)越小时的w值，就越逼近真实的w值那么模型拟合的就越好。

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