逻辑回归为什么用sigmoid函数
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。 ...
原文：深度学习之逻辑回归的实现 -- sigmoid
什么是逻辑回归 . 逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量 比如多层感知器 ，他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y aX b 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于 是 和 否 的回答，这就类似于二元分类的问题。 . 逻辑回归实现 sigmoid ： 在逻辑回归算法中，我们常使用的激活函数是Sig ...
2020-03-30 18:41 0 2125 推荐指数：
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