原文:機器學習-sigmoid函數

Sigmoid函數是機器學習中比較常用的一個函數,在邏輯回歸 人工神經網絡中有着廣泛的應用,Sigmoid函數是一個有着優美S形曲線的數學函數。 Sigmoid函數的表達式: f x frac e x Sigmoid函數的圖像: 在上圖可以看出,Sigmoid函數連續,光滑,嚴格單調,是一個非常良好的閾值函數。當x趨近負無窮時,y趨近於 趨近於正無窮時,y趨近於 x 時,y . 。當然,在x超出 ...

2019-07-05 13:26 0 1524 推薦指數:

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機器學習-Logistic function(Sigmoid function)

下面給出H函數 由這個函數生成的曲線稱為Sigmoid曲線 先不從數學上說為什么這個模型中二元分類上比線性模型好,單純從圖形上看就可以得到直觀的結論 首先Y值域在[0,1],其次圖形中中間陡峭而兩邊平緩,符合二元分類的樣本點特性 確定了模型,下面要做的是fit最優的θ,仍然是采用最大 ...

Mon Jun 05 04:40:00 CST 2017 0 1183
機器學習(三十四)— Sigmoid 與 Softmax 的理解

1、Sigmoid、Softmax 函數   (1)Sigmoid   Sigmoid =多標簽分類問題=多個正確答案=非獨占輸出(例如胸部X光檢查、住院)。構建分類器,解決有多個正確答案的問題時,用Sigmoid函數分別處理各個原始輸出值。 Sigmoid函數是一種 ...

Mon May 31 05:35:00 CST 2021 0 1007
機器學習(周志華)》筆記--線性模型(3)--邏輯回歸思想、概率計算、sigmoid 函數、邏輯回歸的損失函數計算

四、邏輯回歸   邏輯回歸是屬於機器學習里面的監督學習,它是以回歸的思想來解決分類問題的一種非常經典的二分類分類器。由於其訓練后的參數有較強的可解釋性,在諸多領域中,邏輯回歸通常用作baseline模型,以方便后期更好的挖掘業務相關信息或提升模型性能。 1、邏輯回歸思想   當一看到“回歸 ...

Sat Feb 01 18:40:00 CST 2020 0 751
機器學習之損失函數

0. 前言 1. 損失函數 2. Margin 3. Cross-Entropy vs. Squared Error 總結 參考資料 0. 前言 “盡管新技術新算法層出不窮,但是掌握好基礎算法就能解決手頭 90% 的機器學習問題 ...

Fri Dec 01 05:17:00 CST 2017 0 4094
機器學習-——損失函數

###基礎概念 損失函數(loss function)是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度,換句話,可以解釋為我們構建模型得到的預測值與真實值之間的差距。它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數越小,模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心 ...

Tue Oct 23 05:26:00 CST 2018 0 5430
機器學習---核函數

前言:當我跟你說起核的時候,你的腦海里一定是這樣的: 想到的一定是BOOMBOOM。談核色變,但是今天我們說的核卻溫和可愛的多了。 我記得我前面說到了SVM的核武器是核函數,這篇文章可以作為http://www.cnblogs.com/xiaohuahua108/p ...

Fri Dec 09 03:16:00 CST 2016 7 26082
 
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