음의 로그 우도분류 문제를 해결하는 데 사용되는 손실 함수입니다. 이는 두 확률 분포 사이의 유사성을 측정하는 데 사용할 수 있는 가능도 함수의 자연대수 형태입니다. 음수 기호는 최대 가능도 값을 최소 손실에 대응시키는 데 사용됩니다. 이는 최대 우도 추정 및 관련 분야에서 흔히 사용되는 함수 형태입니다.

머신 러닝에서는 최소값을 찾기 위해 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 일반적이므로 음수 로그 우도가 사용됩니다. 이는 분류 문제에서 흔히 사용되는 손실 함수이며 다중 분류 문제로 확장될 수 있습니다.

음의 로그 우도 및 우도 추정

매개변수 추정에는 '최대 우도 추정'이라는 방법이 있습니다. 추정 함수가 종종 지수 함수족이기 때문에 로그를 취해도 단조성에 영향을 미치지는 않지만 계산 과정이 더 간단해집니다.

관련된 모델에 따라 대수 함수는 다를 수 있지만, 모두 종속 변수의 밀도 함수에서 비롯되며 무작위 간섭 항의 분포에 대한 가정을 포함합니다.

상위 용어: 로그 우도 함수