Logistic函數（又稱sigmoid函數） Logistic函數或Logistic曲線是一種常見的S形函數，它是皮埃爾·弗朗索瓦·韋呂勒在1844或1845年在研究它與人口增長的關系時命名的。廣義Logistic曲線可以模仿 ...

2.2 logistic回歸損失函數（非常重要，深入理解） 上一節當中，為了能夠訓練logistic回歸模型的參數w和b，需要定義一個成本函數 使用logistic回歸訓練的成本函數 為了讓模型通過學習 ...

上一節當中，為了能夠訓練logistic回歸模型的參數w和b，需要定義一個成本函數 使用logistic回歸訓練的成本函數 為了讓模型通過學習來調整參數，要給出一個含有m和訓練樣本的訓練集 很自然的，希望通過訓練集找到 ...

問題：線性回歸中，當我們有m個樣本的時候，我們用的是損失函數是但是，到了邏輯回歸中，損失函數一下子變成那么，邏輯回歸的損失函數為什么是這個呢？ 本文目錄 1. 前置數學知識：最大似然估計 1.1 似然函數 1.2 最大似然估計 2. 邏輯回歸損失函數理解 ...

說簡單些，logistic函數其實就是這樣一個函數： 這個函數的曲線如下所示： 很像一個“S”型吧，所以又叫 sigmoid曲線（S型曲線）。 上面只是作為一般使用時了解的即可，但實際上這個函數可是大有來頭： 這還要追溯到1838年，一個比利時的數學家 ...

sigmoid函數 logistic函數 觀察函數可知，Sigmoid函數是logistic函數在L=1、k=1、x0=0時的特例。 觀察logistic函數，易知其最大值為L（指數部分為0時）；x0是函數在x軸上的位移；k決定了函數的陡峭程度。 參考：https ...

logistic 損失函數的解釋（ Explanation of logistic regression cost function） 在邏輯回歸中，需要預測的結果$\hat y$可以表示為$\hat y = \sigma ({w^T}x + b)$，我們約定$\hat y = p(y|x ...

　　簡單總結一下機器學習最常見的兩個函數，一個是logistic函數，另一個是softmax函數，若有不足之處，希望大家可以幫忙指正。本文首先分別介紹logistic函數和softmax函數的定義和應用，然后針對兩者的聯系和區別進行了總結。 1. logistic函數 1.1 logistic ...