Logistic函数（又称sigmoid函数） Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿 ...

2.2 logistic回归损失函数（非常重要，深入理解） 上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习 ...

上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集 很自然的，希望通过训练集找到 ...

问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1. 前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 ...

说简单些，logistic函数其实就是这样一个函数： 这个函数的曲线如下所示： 很像一个“S”型吧，所以又叫 sigmoid曲线（S型曲线）。 上面只是作为一般使用时了解的即可，但实际上这个函数可是大有来头： 这还要追溯到1838年，一个比利时的数学家 ...

sigmoid函数 logistic函数 观察函数可知，Sigmoid函数是logistic函数在L=1、k=1、x0=0时的特例。 观察logistic函数，易知其最大值为L（指数部分为0时）；x0是函数在x轴上的位移；k决定了函数的陡峭程度。 参考：https ...

logistic 损失函数的解释（ Explanation of logistic regression cost function） 在逻辑回归中，需要预测的结果$\hat y$可以表示为$\hat y = \sigma ({w^T}x + b)$，我们约定$\hat y = p(y|x ...

　　简单总结一下机器学习最常见的两个函数，一个是logistic函数，另一个是softmax函数，若有不足之处，希望大家可以帮忙指正。本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用，然后针对两者的联系和区别进行了总结。 1. logistic函数 1.1 logistic ...