Logistic Regression为什么使用sigmoid

hwcptbtptp

于 2018-12-12 17:27:49 发布

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分类专栏：数据挖掘 logistic regression

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hwcptbtptp/article/details/84975994

本文探讨了Logistic Regression为何选择sigmoid函数，从广义线性模型和最大熵理论角度进行解释，并讨论sigmoid函数的优缺点，如连续、单调递增和容易导致梯度消失的问题。同时指出，使用其他函数将不再被称为Logistic Regression。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天看到一个面试题，问的是为什么Logistic Regression使用sigmoid函数？有什么优点和缺点？为什么不使用其他函数，搜了一天，终于理清了一些头绪。

1、为什么使用sigmoid函数？

发现了一篇文章，写得特别好。从广义现行模型和最大熵的角度分别解释了为什么会有sigmoid函数。

原文 https://blog.youkuaiyun.com/baidu_15238925/article/details/81291247

想深入了解 Logistic 模型，务必要了解广义线性模型。

参考资料：
1、http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf

摘自知乎https://www.zhihu.com/

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