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0/1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(0,1)上，映射后的值被認為是屬於y=1的概率。 ...
原文：深度學習之邏輯回歸的實現 -- sigmoid
什么是邏輯回歸 . 邏輯回歸與線性回歸的區別： 線性回歸預測的是一個連續的值，不論是單變量還是多變量 比如多層感知器 ，他都返回的是一個連續的值，放在圖中就是條連續的曲線，他常用來表示的數學方法是Y aX b 與之相對的，邏輯回歸給出的值並不是連續的，而是 類似於 是 和 否 的回答，這就類似於二元分類的問題。 . 邏輯回歸實現 sigmoid ： 在邏輯回歸算法中，我們常使用的激活函數是Sig ...
2020-03-30 18:41 0 2125 推薦指數：
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