#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# logistic function(sigmo…

S性能 Sigmoid Function or Logistic Function octave码 x = -10:0.1:10; y = zeros(length(x), 1); for i = 1:length(x) y(i) = 1 / (1 + exp(-x(i))); end figure; plot(x, y, '-b', 'LineWidth', 2); 版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载.…

 简单说, 只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function: 满足公式<1>的形式的函数都是logistic function. 两者的相同点是: 函数曲线都是“S”形. 另外造成两个概念混用导致初学者困扰主要是因为一个不成文的约定: 大家都习惯把standard logistic function(即公式<2>)称为sigmoid function, 因此在没有特殊说明的情况下,文献资料或老师讲课中提到的‘sigmoid function’都是指公式<2&g…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51734189 Sigmodi 函数是一种数学函数,函数图像具有"S"形状(也称Sigmoid curve).一般,Sigmoid 函数指的是一种特殊的逻辑函数(logistic function): 函数图像如图 1所示. 图 1 logistic curve 还有一些其他相似的函数,如今多种多样的sigmoid 函数被应用在…

Sigmoid function也叫Logistic function, 在logistic regression中扮演将回归估计值h(x)从 [-inf, inf]映射到[0,1]的角色. 公式为:g(z) = 1 / (1 + exp(-z)) 如图: 其输出值大于0.5这认为待分类对象属于1,否则则属于0. 这个值得直观意义便是结果预测正确的概率. 例如:当sigmoid(h(x)) = 0.7时,表示特征为x的对象属于1的概率为0.7,为0的概率为0.3.…

The state of the art of non-linearity is to use ReLU instead of sigmoid function in deep neural network, what are the advantages? I know that training a network when ReLU is used would be faster, and it is more biological inspired, what are the other…

X = [ones(m, ) X]; temp = X * Theta1'; t = size(temp, ); temp = [ones(t, ) temp]; h = temp * Theta2'; [max_num, p] = max(h, [], ); Without Sigmoid function, Training Set Accuracy: 69.620000 X = [ones(m, ) X]; temp = X * Theta1'; temp = sigmoid(temp);…

DIFFERENCE BETWEEN SOFTMAX FUNCTION AND SIGMOID FUNCTION 二者主要的区别见于, softmax 用于多分类,sigmoid 则主要用于二分类: ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪F(Xi)=11+exp(−Xi)=exp(Xi)exp(Xi)+1F(Xi)=exp(Xi)∑kj=0exp(Xj),i=0,1,-,k import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(inputs…

logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) Writting cost function in a more convenient form with just one line To fit parameter θ Using gradient descent to minimize cost function 看上去和gradient…

测试一: var fud01 = function()  { var temp = 100; this.temp = 200; return temp + this.temp; } alert(typeof(fud01)); alert(fud01()); 运行结果: function 300 最普通的function使用方式,定一个JavaScript函数.在大扩号内的变量作用域中,this指代fud01的所有者. 测试二: var fud02 = new function() { var t…