【机器学习】sigmoid、tanh及求导
Sigmoid 公式： 导数： Tanh 公式： 导数： ...
原文：机器学习-sigmoid函数
Sigmoid函数是机器学习中比较常用的一个函数，在逻辑回归 人工神经网络中有着广泛的应用，Sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的数学函数。 Sigmoid函数的表达式： f x frac e x Sigmoid函数的图像： 在上图可以看出，Sigmoid函数连续，光滑，严格单调，是一个非常良好的阈值函数。当x趋近负无穷时，y趋近于 趋近于正无穷时，y趋近于 x 时，y . 。当然，在x超出 ...
2019-07-05 13:26 0 1524 推荐指数：
相关推荐
机器学习-Logistic function（Sigmoid function）
下面给出H函数 由这个函数生成的曲线称为Sigmoid曲线 先不从数学上说为什么这个模型中二元分类上比线性模型好，单纯从图形上看就可以得到直观的结论 首先Y值域在[0,1]，其次图形中中间陡峭而两边平缓，符合二元分类的样本点特性 确定了模型，下面要做的是fit最优的θ，仍然是采用最大 ...
机器学习（三十四）— Sigmoid 与 Softmax 的理解
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 ...
机器学习实战---逻辑回归梯度上升（更好的理解sigmoid函数的含义并改进）
回顾： 梯度下降 梯度下降和梯度上升区别 一：加载数据和实现sigmoid函数（同梯度下降） 二：实现批量梯度上升（重点） （一）代码实现 （二）结果预测 三：绘制图像决策边界 四：随机梯度下降法 （一）简陋版随机 ...
《机器学习(周志华)》笔记--线性模型（3）--逻辑回归思想、概率计算、sigmoid 函数、逻辑回归的损失函数计算
四、逻辑回归 逻辑回归是属于机器学习里面的监督学习，它是以回归的思想来解决分类问题的一种非常经典的二分类分类器。由于其训练后的参数有较强的可解释性，在诸多领域中，逻辑回归通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘业务相关信息或提升模型性能。 1、逻辑回归思想 当一看到“回归 ...
机器学习之损失函数
0. 前言 1. 损失函数 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 总结 参考资料 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题 ...
机器学习-——损失函数
###基础概念 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，换句话，可以解释为我们构建模型得到的预测值与真实值之间的差距。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心 ...
机器学习---核函数
前言：当我跟你说起核的时候，你的脑海里一定是这样的： 想到的一定是BOOMBOOM。谈核色变，但是今天我们说的核却温和可爱的多了。 我记得我前面说到了SVM的核武器是核函数，这篇文章可以作为http://www.cnblogs.com/xiaohuahua108/p ...