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sigmoid函数的表达式,这个函数在伯努利分布上非常好用,现在看看他的图像就清楚   可以看到在趋于正无穷或负无穷时,函数趋近平滑状态,sigmoid函数因为输出范围(0,1),所以二分类的概率常常用…

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import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import random #sigmoid函数定义def sigmoid(x): # print('sigmoid:',x,1.0 / (1+math.exp(-x))) return 1.0 / (1+ np.exp(-x))#模拟数据x = [-2,6,-2,7,-3,3,0,8,1,10,2,12,2,5,3,6,4,5,2,15,1,1…

目录 Sigmoid函数 一.Sigmoid函数详解 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Sigmoid函数 一.Sigmoid函数详解 # Sigmoid函数详解图例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.subplot(111) ax.spines['right'].se…

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一…

Sigmoid函数是一个S型函数. Sigmoid函数的数学公式为: 它是常微分方程 的一个解. Sigmoid函数具有如下基本性质: 定义域为 值域为, 为有界函数 函数在定义域内为连续和光滑函数 函数的导数为 不定积分为, 为常数 由于Sigmoid函数所具有的性质, 它常和单位阶跃函数用于构造人工神经网络; 另外心理学中的学习曲线的形状也和Sigmoid函数比较类似. …

本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 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…

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数:  直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]…

0 - 定义 $Sigmoid$函数是一个在生物学中常见的S型函数,也称为$S$型生长曲线.在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,$Sigmoid$函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到0,1之间. 其曲线如下图: 1 - 导数 $$\begin{align*}sigmoid^{'}(x)&=(\frac{1}{1+e^{-x}})^{'} \\&=\frac{1}{1+e^{-x}}e^{-x}(-1)\\&=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}\…

Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷. 因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率.…