1.因为我们逻辑回归是用来做二分类，二分类有个特点就是正例概率+负例概率=1所以我们可以将二分类的结果分为0或1，如果随机变量X只取0和1两个值并且相应的概率为Pr(X=1) = p,Pr(X=0) = 1-p, 0<p<1（如果我们数据取1的情况下的概率我们定义成p,那么数据取0的概率就是1-p）那么随机变量X服从参数为p的伯努利分布（0-1分布）就是说二分类的话数据符合伯努利分布这
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2024-05-29 05:38:20
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Sigmoid函数Sigmoid函数曾被广泛地应用，但由于其自身的一些缺陷，现在很少被使用了。Sigmoid函数被定义为：函数对应的图像是： 优点：1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。2.求导容易。缺点：1.由于其软饱和性，容易产生梯度消失，导致训练出现问题。2.其输出并不是以0为中心的。 tanh函数现在，比起S
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2024-01-02 13:22:23
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### Sigmoid函数在机器学习中的应用
在机器学习中，Sigmoid函数是一种常用的激活函数，广泛应用于二分类问题中。Sigmoid函数的公式为：
$$ S(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$
其中，$e$是自然对数的底数，$x$是输入值。这一函数的输出值范围在0到1之间，非常适合表示概率。接下来，我们将探讨Sigmoid函数的特性、优缺点，以及在机器学习中的应用
sigmoid函数原型对于分类任务来说，如果仅仅给出分类的结果，在某些场景下，提供的信息可能并不充足，这就会带来一定的局限。因此，我们建立分类模型，不仅应该能够进行分类，同时，也应该能够提供样本属于该类别的概率。这在现实中是非常实用的。例如，某人患病的概率，明天下雨概率等。因此，我们需要将z的值转换为概率值，逻辑回归使用sigmoid函数来实现转换。什么是sigmoid函数？Sigmoid函数是机
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2023-09-28 11:10:32
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# 机器学习中的Sigmoid函数迭代
在机器学习中，sigmoid函数是一个常用的激活函数。它将实数映射到一个范围在0到1之间的值，通常用于二分类问题中的输出层。sigmoid函数的形状类似于"S"型曲线，因此也被称为S型函数。
本文将介绍sigmoid函数的定义、特性以及如何通过迭代来优化函数的参数。我们将使用Python语言来实现代码示例，并通过图表和甘特图来可视化迭代过程。
## 1
原创
2024-01-26 07:27:35
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1、Sigmoid、Softmax 函数 （1）Sigmoid Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。Sigmoid函数是一种logistic函数，它将任意的值转换到 之间，如图1所示，函数表达式为： 。它的导函数为： 。优点：1. Sigmoi
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2023-05-26 09:02:54
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先说一下，ML小白。 这是第一次写个人博客类似东西， 主要来说说看 sigmoid 函数，sigmoid函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid函数的表达式的和图像 sigmoid函数表达式如下 这就是sigmo
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2019-12-17 14:37:00
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# Python机器学习中的Sigmoid函数
在机器学习和深度学习领域，Sigmoid函数是一种非常重要的激活函数。它不仅简单易用，而且在许多算法中起着关键作用。本文将探讨Sigmoid函数的基本定义、性质、应用场景，并为您提供相应的Python代码示例。此外，我们还将通过流程图与序列图来帮助理解Sigmoid函数的工作机制。
## 什么是Sigmoid函数？
Sigmoid函数是一种S形
除了上述主要的激活函数外，深度学习领域还涌现了许多新型激活函数。Swish：由 Google Brain 团队在 2017 年提出，公式为：Swish 结合了 Sigmoid 的门控机制和线性部分，在多个任务上表现优异。Mish：2019 年提出的自门控激活函数，公式为：Mish 在保持非单调性的同时，具有更好的正则化效果。GLU（门控线性单元）：公式为:其中 σ 是 Sigmoid 函数，⊙表示元素级乘法。
sigmoid函数的特性及硬件实现方法--含matlab代码实现及讲解1. 简介2. sigmoid函数的特性介绍2.1 sigmoid(x)与sigmoid(-x)的关系2.2 sigmoid函数与tanh函数的关系2.3 sigmoid函数的n阶导数2.4 当x=n*ln2时的数值2.5 其他关系式3. 硬件实现方案4. matlab代码实现及讲解 1. 简介sigmoid是神经网络中常用的
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2024-03-21 10:45:49
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激活函数的作用：1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。一、sigmoid函数公式： 图像：特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小
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2024-04-14 16:23:56
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数学基础logistic函数logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，可以将全体实数映射到（0， 1）区间上，其采用非线性方法将数据进行归一化处理；sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 优点：
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2024-05-14 21:54:53
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sigmoid函数的定义我就是可能太想发sigmod了（做梦），老把sigmoid打成sigmod…表达式： 在百度上sigmoid函数是这么描述的：sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优缺点：优点：平滑、易于
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2024-01-10 11:14:29
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原创
2023-10-23 14:19:04
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文章目录前言一、sigmoid函数在逻辑回归以及深度学习的应用2.假设陈述3.决策边界4.sigmoid函数介绍5.sigmoid函数在深度学习上的应用6.sigmoid函数的优缺点二、逻辑回归代码 前言 逻辑回归与之前的线性回归虽然名字类似，但其实是一种分类的方法，如分辨是否为垃圾邮件（是或否），输入肿瘤特征分辨是良性还是恶性等。因为最终的类别已经确定，我们只需要将不同的输出结果进行分类，这
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2024-03-21 11:25:29
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什么是sigmoid函数，看看官方解释，以及他长成这个样子。Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线。[1] 上面说了一大堆，感觉懂了，哈哈~可是，博主问题来了，这个跟AI，跟机器学习有神马关系？我也是看了很久doctor wu的视频以及查找资料后，才了解为啥用这个函数。大家共勉吧，没有数学底子就是耗费时间。1. 博主一开始想用自己的例子来说明，但是发现，比
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2024-03-21 09:49:07
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欢迎订阅本专栏：《机器学习算法面试题》订阅地址：【机器学习算法面试题】一.准确率Accuracy的局限性。 【机器学习算法面试题】二.精确率Precision和召回率Recall的权衡。【机器学习算法面试题】三.数据处理时应如何处理类别型特征？【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？【机器学习算法面试题】五.在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？【机器学习算法面试题】六
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2024-08-27 10:00:42
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Sigmoid函数: sigmoid函数是一个良好的阈值函数，连续、光滑、严格单调，关于(0,0.5)中心对称。其导数f'(x)=f(x)*[1-f(x)]，可以节约计算时间函数图形为：
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2017-01-04 21:05:44
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文章目录1. sigmoid2. softmax3. tanh4. Relu5. Leaky ReLU函数（PReLU）6. ELU 1. sigmoidsigmoid是很常用的非线性激活函数，其取值范围为[0,1]，连续可导函数，因此，实际应用中可以把sigmoid的结果当成概率值。典型例子如逻辑回归 sigmoid的导数为： 图像如下：当 z 值非常大或者非常小时，sigmoid函数的导数
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2024-03-21 19:51:21
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1、Sigmoid-- 函数公式： 公式中，z是单个原始输出值，如原始输出值为[-0.5，0.3， 1.5， -2.0]，则z1=-0.5，z2=0.3，z3=1.5，z4=-2.0； sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。sigmoid函数把一个实数压缩到(0,1)，当z无穷大时，函数值趋于1，反之趋于0；我们知道(0,1
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2024-06-05 13:57:11
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