欢迎Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。概述：Sigmoid激活函数是人工神经网络中广泛使用的非线性激活函数之一。它有效地将输入值映射到0和1之间的范围，使其特别适用于输出需要被解释为概率的模型。数学表达式：Sigmoid函数的数学定义为：其中是自然对数的底数
交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示：g(s)=11+e−sg(s)=
在Excel中提供了丰富的函数的输入方式，今天给大家分别介绍下这几种函数的插入方法。01使用【自动求和】按钮插入函数许多用户都是从【自动求和】功能开始接触函数和公式的，在【公式】选项卡【函数库】组中有一个图标为“∑”的【自动求和】按钮，在【开始】选项卡的【编辑】组中也有此按钮。默认情况下，单击【自动求和】按钮或按组合键将插入用于求和的SUM函数。单击【自动求和】下拉按钮，在弹出的下拉列表中包括求和
转载
2024-10-28 10:48:59
598阅读
什么是sign函数？什么是sigmoid函数？① sign(x)将大于0的分为1，小于0的分为-1。 ② sigmoid(x)将大于0.5的分为1，小于0.5的分为0。Python基础积累函数 def fun1():
'''testing'''
print('in the fun1')
return 1
# 定义一个过程 实质就是无返回值的函数
def fu
转载
2024-03-11 08:35:18
113阅读
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
转载
2024-03-21 10:45:49
292阅读
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
转载
2023-05-26 09:02:54
315阅读
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：
转载
2024-05-14 21:54:53
218阅读
1.函数的定义练习：判断输入的是不是一个数字 #!/usr/bin/env python
def isNum():
sth = raw_input ( "Please input so
# 使用Sigmoid函数解决二分类问题
## 引言
在机器学习中，分类问题是一个常见的任务，其中二分类问题是最简单的一种。在二分类问题中，我们需要根据输入的特征将样本分为两个类别。为了实现这个目标，我们可以使用逻辑回归模型，并通过Sigmoid函数对结果进行分类。
Sigmoid函数是一个S形曲线函数，它将实数映射到0到1之间的值。在机器学习中，它被广泛用于逻辑回归模型中，用于将输入转换为概
原创
2023-10-27 07:15:34
49阅读
C++函数及其应用一．为什么要用函数 函数是编程很重要的一部分，他能给程序带来很多益处，也方便我们程序员编写代码。我们知道，c和c++中使用函数，能简化代码量，对各个部分进行封装，使得问题变得简单和直观，提高了程序的易读性。还可以提升可维护性，把一些计算或操作编成通用的函数，以供随时调用，从而避免了代码的重复冗长。但是运用函数，就需要传递参数，开辟缓存、堆栈等，相比较而言，会耗一些多余的效率。例
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
转载
2024-04-14 16:23:56
580阅读
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
转载
2024-03-21 09:49:07
78阅读
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
转载
2024-03-21 11:25:29
738阅读
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
转载
2024-08-27 10:00:42
184阅读
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：
转载
2017-01-04 21:05:44
3475阅读
神经网络的知识激活函数 y=f(Wx+b)常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLu、LeakyReLU等 为什么需要激活函数(这里说的激活函数一般指非线性激活)，假设不用激活函数(相当于激活函数f(x)=x, 这是每一层的节点的输入都是上一层输出的线性函数，很容易证明，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐含层的效果相当，这种情况就是原始的感知器(Percep
转载
2024-07-01 07:05:26
174阅读
伯努利实验伯努利分布二元分类指数族函数sigmoid 函数的推导 1、伯努利实验在介绍伯努利分布之前，先介绍一个有名的实验 – 伯努利实验。在概率统计理论中，伯努利试验是一个随机实验，恰好有两种可能的结果，即 “成功” 和 “失败”，其中每次实验时成功的概率都是相同的。比如，对于一个随机变量 x，随机变量只能有两个值，一个结果是 x = 1，另一种结果是 x = 0；两种结果对应的概率为
转载
2024-06-07 12:59:13
114阅读
机器学习知识梳理1. 神经网路1-1 激活函数1-1-1 什么是激活函数？1-1-1-1 sigmoid函数1-1-2 为什么要使用激活函数？1-2 卷积神经网络1-2-1 卷积层1-2-2 池化层1-2-2-1 最大池化1-2-3 卷积神经网络的变量关系式1-2-3-1 输入层1-2-3-2 过滤器和卷积层1-2-3-3 池化层1-2-3-4 输出层 1. 神经网路1-1 激活函数1-1-1
转载
2024-08-08 15:29:38
548阅读
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
转载
2024-05-29 05:38:20
96阅读
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
转载
2024-03-21 19:51:21
547阅读
