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logit 函数的定义（即对几率取对数）是为了将二分类问题中的非线性概率变换为线性形式，使得逻辑回归可以利用线性回归模型预测事件发生的概率。如果直接将 ( y ) 作为概率 ( p )，可能会出现模型预测出负的概率值，或者超过 1 的概率值，这显然是不合理的。这个对数似然函数是逻辑回归的目标函数，最大化这个对数似然函数相当于找到最优的参数 ( \beta )，使得模型最可能地解释数据。通过这个映射

logit 函数的定义（即对几率取对数）是为了将二分类问题中的非线性概率变换为线性形式，使得逻辑回归可以利用线性回归模型预测事件发生的概率。如果直接将 ( y ) 作为概率 ( p )，可能会出现模型预测出负的概率值，或者超过 1 的概率值，这显然是不合理的。这个对数似然函数是逻辑回归的目标函数，最大化这个对数似然函数相当于找到最优的参数 ( \beta )，使得模型最可能地解释数据。通过这个映射

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熵作为信息论中的核心概念，衡量了系统的不确定性。通过从自信息量推导出的熵公式，我们能够量化一个系统中信息的平均量。在机器学习中，熵广泛用于决策树构造和其他分类任务中，以帮助衡量数据集的纯度或不确定性。

logit 函数的定义（即对几率取对数）是为了将二分类问题中的非线性概率变换为线性形式，使得逻辑回归可以利用线性回归模型预测事件发生的概率。如果直接将 ( y ) 作为概率 ( p )，可能会出现模型预测出负的概率值，或者超过 1 的概率值，这显然是不合理的。这个对数似然函数是逻辑回归的目标函数，最大化这个对数似然函数相当于找到最优的参数 ( \beta )，使得模型最可能地解释数据。通过这个映射

熵作为信息论中的核心概念，衡量了系统的不确定性。通过从自信息量推导出的熵公式，我们能够量化一个系统中信息的平均量。在机器学习中，熵广泛用于决策树构造和其他分类任务中，以帮助衡量数据集的纯度或不确定性。