青木的博客

一、逻辑回归二分类 1.1、Hypothesis Representation 与线性回归的区别是将预测函数换成了，即将预测值的范围限制在了0-1之间，以便于二值分类，sigmoid函数如下图： 标题:sigmoid函数 其中预测函数的实质是给出了输出为1的可能性，例如代表输出为1的可能性为70%。 1.2、Decision Boundary 为了处理0-1...

Author： 青木 Sigmoid激活函数 Sigmoid函数的公式为： f(x)=11+e−x f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} f(x)=1+e−x1​ Sigmoid图像： Sigmoid激活函数缺点： Sigmoid 函数会造成梯度消失兰一个非常不好的特点就是 Sigmoid 函数在靠近1 和 O 的两端时，梯度会几乎变成 0 ，我们前面讲过梯度下降法通过梯度乘上学...