此文章已于 11:45:32 2015/11/20 发布到 shibalangLogistics RegressionLogistics回归是线性分类模型，是由线性模型外加一层sigmoid函数，sigmoid函数的表达式及曲线如下：然而，为什么Logistics回归要选用sigmoid函数呢？这一直是困扰我的一个问题。下面，是我从统计学习基础及机器学习基础教程中理解到的答案。假设为二值分类，设:
亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径，该文章采用 Sigmoid函数拟合边缘模型。
欢迎关注微信公众号“智能算法”。
1. 边缘形状分析
由于光学器件的卷积作用以及光学衍射作用 ,在物空间剧变的灰度值经过光学成像成为渐变的形式 ,即阶跃边缘变为了渐变的边缘 , 如图 1所示 .
边缘在图像中表征为一种灰度分布, 边缘附近点的灰
转载
2024-09-29 07:40:46
75阅读
以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1 Sigmoid型函数 Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tan
转载
2024-08-08 15:19:45
238阅读
巴伦是平衡不平衡转换器的英文音译，原理是按天线理论，偶极天线属平衡型天线，而同轴电缆属不平衡传输现，若将其直接连接，则同轴电缆的外皮就有高频电流流过（按同轴电缆传输原理，高频电流应在电缆内部流动，外皮是屏蔽层，是没有电流的），这样一来，就会影响天线的辐射（可以想象成电缆的屏蔽层也参与了电波的辐射）。
因此，就要在天线和电缆之间加入平衡不平衡转换器，把流入电缆屏蔽层外部的电流扼制掉，也就是说把从振子
一、圆曲线正矢的计算1.1 圆曲线正矢的计算公式取圆曲线上两点拉一直线,叫做弦。弦上任意点至曲线上的垂直距离叫矢或叫矢距。在弦中央点的矢距叫正矢(下图)。 AB一弦;AC、CB一半弦;CD一正矢;EF一矢距正矢计算公式为 其中: f-正矢 C-弦长 R-半径 式中单位均为m。公式用文字表示即:正矢=(弦长X弦长)÷(8×半径)1.2 无缓和曲线时，圆曲线始终点处正矢
应用场景：电梯主电机加速减速、滑膜控制器切换函数、逻辑回归 一、思路一1.sigmoid函数原型2.sigmoid函数的波形图（该图网络截取）由上图可以看出，以时间点0S为切换节点，在-10S和10S时刻，波形的斜率已经接近于0，所以一般的取值区间在[-5,5]。3.sigmoid函数的倒数其最大斜率为固定值：1/4. 4.sigmoid函数应用到电机速度控制 参数：电机加速控制，电机初始速度SL
转载
2024-02-27 14:35:04
329阅读
一年前做过的S型曲线加减速算法，再次做的时候竟然犯错，在此总结记录一下，方便以后查阅，同时希望帮助初学者提供简单的参考资料（注：本项目采用的带细分的驱动器，MCU的OC比较输出模块产生50%的PWM方波）。S型曲线的的方程，在[-5，5]的图形如下图所示：如要将此曲线应用在步进电机的加、减速过程中，需要将方程在XY坐标系进行平移，同时对曲线进行拉升变化：其中的A分量在y方向进行平移，B分量在y方向
1.sigmoidSigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0 ,1）表达式：其导数：
之前做电机相关的项目比较少，最近有个项目涉及到步进电机的精确控制，参考了一些资料研究了一下S型曲线加减速，这里总结一下分享给大家。硬件是：STM32+驱动器+步进电机。STM32定时器输出PWM，控制驱动器来驱动步进电机。单片机只要控制电机方向，以及PWM的频率即可，具体驱动由驱动器实现。首先说一下什么是S型曲线加速，为什么要S型曲线加速。S型曲线加速是指步进电机的启动速度按照S型曲线
椭圆曲线算法中涉及的函数纷繁复杂，比如为了实现“复制点群”功能，就定义了四个函数，有：int EC_GROUP_copy (EC_GROUP *dest, const EC_GROUP *src)、int ec_GFp_mont_group_copy (EC_GROUP *dest, const EC_GROUP *src)、int ec_GFp_simple_group_copy (EC_GRO
转载
2024-08-09 09:48:21
39阅读
目录一、相关背景和研究目标二、Alexnet网络主要结构2.1 卷积层2.2全连接层2.3 pytorch代码实现三、训练模型四、绘制loss曲线4.1 代码实现4.2 运行结果 五、P-R曲线与ROC曲线5.1 代码实现5.2 运行结果六、对单张图片进行预测 一、相关背景和研究目标 2012年，Alexnet网
转载
2024-06-22 16:36:25
30阅读
一、logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1]，变成odds（优势比，[0,+∞]），然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是：odds=P(y=1)/P（y=0） logit值：logit=log(odds) 什么是sigmoid函数？ 先定
转载
2017-02-19 16:13:00
965阅读
2评论
…# Matlab+FPGA进行灰度图像处理(两种方式)*MATLAB主要用于思路验证，转到FPGA的话需要对底层函数逻辑清楚才行，python也能进行matlab在这里做的所有操作，有兴趣可以深入。1.matlab读取图片显示：pic_rgb = imread('1.jpg'); %477x692x3
figure; imshow(pic_rgb);
//调用函数灰度显示
pic_gray =
转载
2024-10-14 11:53:38
233阅读
文章目录1. sigmoid函数1.1 从指数函数到sigmoid1.2 对数函数与sigmoid2. sigmoid函数求导3 .神经网络损失函数求导 1. sigmoid函数sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下：函数：导数：因为这个网络就是3层，所以这样就可以得出全部的偏导数，如果是多层，原理是一样的，不断地乘下去，从第二个式子开始，后面的形式都是一样的。
转载
2024-06-04 22:52:48
1666阅读
导读：电机驱动是很常见的应用，在很多系统中都会碰到需要改变电机的速度以实现相应的控制功能，这就涉及到电机速度曲线规划的问题。本文仅代表记录自己的学习理解，如有错误，欢迎指正。1速度曲线介绍 电机在启停的时候，速度会存在阶跃的情况，这会对电机造成两个问题。（1）电机速度突变对电机本体的影响；（2）启停时刻会因为惯性而产生很大的力而导致电流过载。所
转载
2024-07-31 14:13:08
767阅读
Logistic构建临床预测模型系列主要以一篇基于logistic回归构建预测模型的文章为例，从整理数据到构建预测模型，再到内部验证模型，包括了整理数据、随机数据拆分、基线描述、差异性分析、绘制ROC曲线并计算AUC值、HL检验及绘制校准曲线、构建列线图模型并绘制DCA曲线，基本涵盖了Logistic构建预测模型的全过程，敬请期待！本文属于Logistic构建临床预测模型系列文章第六篇，分别用R语
转载
2024-06-14 23:11:41
124阅读
有序多分类Logistic回归模型 一、模型适用条件 研究变量Y是有序的而且是多分类的，常见的如生活满意度，答案包括五个：很不满意；不太满意；一般；比较满意；非常满意。或者三个：满意；一般；不满意。关于主观幸福感的研究，答案包括：比较幸福；一般；比较不幸福。 具体的研究中，有些研究把上述五分类或者三分类变量合并成二分类，使用二项Logistic回归模型，这样的研究比较常见。 二、具体操作 有序多分
转载
2023-09-25 07:17:48
366阅读
一、离散选择模型莎士比亚曾经说过：To be, or not to be, that is the question，这就是典型的离散选择模型。如果被解释变量时离散的，而非连续的，称为“离散选择模型”。例如，消费者在购买汽车的时候通常会比较几个不同的品牌，如福特、本田、大众等。如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候
转载
2024-08-23 16:47:58
79阅读
函数详解：（文末有原理推导，不想看可直接跳过） GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。损失函数定义：一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。左边包含两部分minG和maxD。首先看一下maxD部分，因为训练一般是先保持G（生成器）不变训练D的。D的训练目标是正确区
转载
2024-03-27 20:38:14
380阅读
