https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/80934278
Logistic回歸的極大似然估計求解參數的推導： https://blog.csdn.net/LegenDavid/article/details/79221063
推導到最后要計算的方程（對各個參數求偏導，使其等於0，這樣聯合概率取得最大值--極大似然），和 Logistic回歸采用-log損失函數（對各個參數求偏導，使其等於0，這樣損失函數取得最小值--預測最為准確）
這兩個地方最后推導出來的偏導式子相同（只差前面一個正負號，對於等於0是不影響的），這也是從極大似然估計角度證明了，為何Logistic回歸要使用-log損失函數
3. 概率距離
LR模型預估的是概率，自然的，損失函數可以用聯合概率分布來衡量。
比較式（2）和式（3）可知：
由於log函數為單調遞增函數，log距離和概率距離本質上是一樣的，訓練得到的結果也應該一致。