LR损失函数的推导和MLE有关 逻辑回归把样本预测正确的概率是:对于正样本 f(x) 负样本 1-f(x) 把这个分段函数表达式统一之后就是f(x)^y * (1-f(x))^(1-y) 其中y是label,对于正例取值1 负例取值0. 对这个函数关于x求极大值,取log 就得到LR的损失函数--交叉熵损失