简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯
1.Logistic函数 在维基百科中,对logistic函数这样介绍道: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve), with equation: $$f(x)=\frac{L}{1+e^{-k(x-x0)}}$$ Logistic函数呈'S'型曲线,当x趋于-∞时函数趋于0,当x趋于+∞时函数趋于L. 2.Softmax函数 softmax函数定义如下: In mathem
把内容过程中比较常用的一些内容记录起来,下面内容段是关于python通过装饰器检查函数参数的数据类型的内容. def check_accepts(f): assert len(types) == f.func_code.co_argcount, 'accept number of arguments not equal with function number of arguments in "%s"' % f.func_name for i,v in enumerate(args):