邏輯回歸和sigmoid函數分類
邏輯回歸和sigmoid函數分類：容易欠擬合，分類精度不高，計算代價小，易於理解和實現 sigmoid函數與階躍函數的區別在於：階躍函數從0到1的跳躍在sigmoid函數中是一個逐漸的變化，而不是突變。 logistic 回歸分類器：在每個特征上乘以一個回歸系數，然后將所有的結果值相加 ...
原文：邏輯回歸為什么用sigmoid函數
Logistic回歸目的是從特征學習出一個 分類模型，而這個模型是將特性的線性組合作為自變量，由於自變量的取值范圍是負無窮到正無窮。 因此，使用logistic函數 或稱作sigmoid函數 將自變量映射到 , 上，映射后的值被認為是屬於y 的概率。 ...
2018-11-08 16:04 0 1255 推薦指數：
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