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…

下面给出H函数  由这个函数生成的曲线称为Sigmoid曲线 先不从数学上说为什么这个模型中二元分类上比线性模型好,单纯从图形上看就可以得到直观的结论  首先Y值域在[0,1],其次图形中中间陡峭而两边平缓,符合二元分类的样本点特性 确定了模型,下面要做的是fit最优的θ,仍然是采用最大似然法,即找出对训练数据可能性最大的那个θ 前面对于线性回归问题,符合高斯分布(连续回归问题往往符合高斯分布),最终我们由最大似然推导出最小二乘回归  但是对于二元分类,符合伯努利分布(the Bernoulli…

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…

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.…

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);…

function语句: function fn(){};/*利用function关键字声明,其在作用域顶端*/ function表达式: var fn = function(){};或者 var fn = function a(){}/*把一个匿名函数或命名函数赋值给一个变量*/ 区别 function语句会把当前函数提升至当前作用域的顶端 fn();/*返回1*/ function fn(){return 1;} function表达式 fn();/*报错*/ var fn = functio…

@tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 另一个是它的cost function,也就是你用一个函数E,来表示样本总体的误差. 而有时候还会出现loss function,感觉会和cost function混淆. 上quora看了下,有个同名问题,回答的人不多,upvote更少..回答者里面…