LR（逻辑回归） 为什么使用sigmoid函数

最新推荐文章于 2025-03-25 16:55:27 发布
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分类专栏： 机器学习

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上图为sigmoid函数的形式
选择sigmoid 的原因想从两方面来说：

1、 Sigmoid 函数自身的性质
  1. sigmoid 函数连续，单调递增
  2. sigmiod 函数关于（0，0.5） 中心对称
  3. 对sigmoid函数求导
    这里写图片描述

计算sigmoid函数的导数非常的快速
这里写图片描述
即sigmoid是伯努利分布的指数族形式

逻辑回归(使用激活函数sigmoid)详细介绍
这里是Mae。
03-16 5209
逻辑回归(使用激活函数sigmod)详细介绍
为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数
深入浅出讲透复杂深奥的问题
05-07 768
http://thomaslau.xyz/2017/08/04/2017-08-04-derivative-of-logistic-sigmoid-function/
sigmoid函数_从【为什么要用sigmoid函数】到真的懂【逻辑回归】
weixin_39547392的博客
12-08 1583
1.逻辑回归是广义线性回归(GLM)的一种特殊形式2.GLM有三个要素构成：响应变量服从指数族分布，系统分量是预测变量x的线性模型，通过连接函数联系前两者2.逻辑回归建立在0-1分布上，而0-1分布是指数族分布一员3.由最大熵原理可以推导出指数族分布4.逻辑回归假设函数值域是[0,1]能代表概率是因为指数族分布的对数配分函数的一阶导(是充分统计量的期望)刚好与0-1分布均值为h的事实相吻...
逻辑回归为什么要用sigmoid函数
算法岗从零到无穷
09-28 1411
这个问题我们要从普通线性模型与广义线性模型开始讲起，看官不要着急，慢慢的往下看。 普通线性模型与广义线性模型 普通线性模型是用模型的预测值去逼近真实标记y： Y=ω1x1+ω2x2+ω3x3+ω4x4+...+ωpxp+bY = \omega_{1}x_1 + \omega_{2}x_2 + \omega_{3}x_3 + \omega_{4}x_4 +... + \omega_{p}x_{p}+bY=ω1​x1​+ω2​x2​+ω3​x3​+ω4​x4​+...+ωp​xp​+b Y=ωTx+bY = \
# 逻辑回归
最新发布
m0_72829651的博客
03-25 739
逻辑回归通过Sigmoid函数将线性输出转化为概率，配合极大似然估计构建损失函数，是解决二分类问题的经典方法。数据预处理：缺失值处理、类别编码、特征标准化。模型调优：通过正则化（L1/L2）防止过拟合。评估指标选择：根据业务场景权衡精确率与召回率。
逻辑回归为什么用sigmoid函数
weixin_30609331的博客
11-08 683
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。 因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。 转载于:https://www.cnblogs.com/ConnorShip/p/9929663.html...
逻辑回归二分类任务为什么使用 sigmoid 函数？
qq_32172681的博客
09-20 5898
伯努利实验 伯努利分布 二元分类 指数族函数 sigmoid 函数的推导 1、伯努利实验 在介绍伯努利分布之前，先介绍一个有名的实验 – 伯努利实验。在概率统计理论中，伯努利试验是一个随机实验，恰好有两种可能的结果，即 “成功” 和 “失败”，其中每次实验时成功的概率都是相同的。比如，对于一个随机变量 x，随机变量只能有两个值，一个结果是 x = 1，另一种结果是 x = 0；两种...
LR逻辑回归和sigmoid 函数
szdbl的专栏
03-19 615
Q: 1, 逻辑回归为什么要使用sigmoid函数.2, LR模型的意义，即为什么有了线性回归(linear regression)还需要逻辑回归(logistic regression) A： 1、逻辑回归模型的定义： 逻辑回归的输入是一个线性组合，与线性回归一样，但输出变成了概率 那么需要一个函数将逻辑回归的输入（一个线性组合）与p联系起来。下面介绍这个函数，它的名字叫Logi...
逻辑斯蒂回归LR与sigmoid函数
weixin_43860247的博客
09-10 520
〇、参考（搬运） 0.1 一文弄懂logistic回归为什么要用sigmoid函数 0.2 为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数，背后的数学原理是什么？ 0.3 逻辑回归为什么用Sigmoid？ 一、逻辑斯蒂回归LR（摘自《统计学习方法》） 1.1 二项逻辑回归 一个事件发生的几率是指事件发生的概率与不发生的概率的比值。即，如果发生的概率为p，那么该事件的对数几率为： 整理带入后： 这就是说，在逻辑回归模型中，输出Y=1的对数几率是输入的线性函数。 1.2 模型参数估计 二、为什么使用si
逻辑回归sigmoid 函数
jqxxzl的博客
03-29 1708
sigmoid 函数上图为sigmoid函数的形式 选择sigmoid 的原因想从两方面来说： 1、 Sigmoid 函数自身的性质sigmoid 函数连续，单调递增sigmiod 函数关于（0，0.5） 中心对称对sigmoid函数求导 p=ex1+exp=ex1+exp′=p∗(1−p)p′=p∗(1−p)计算sigmoid函数的导数非常的快速2、指数族 逻辑回归的损失函数非指数族，形势为： ...
解释logistic回归为什么要使用sigmoid函数
haozhepeng的专栏
12-28 1057
转 https://blog.youkuaiyun.com/qq_19645269/article/details/79551576  
为什么逻辑回归 模型要使用 sigmoid 函数
05-18 4436
为什么逻辑回归模型要使用 sigmoid 函数？1.广义模型推导所得2.满足统计的最大熵模型3.性质优秀，方便使用（Sigmoid函数是平滑的，而且任意阶可导，一阶二阶导数可以直接由函数值得到不用进行求导，这在实现中很实用）...
为什么logistic回归的要用sigmoid函数？优缺点？
MyNotes
03-21 4365
优点： 1.数据压缩能力，将数据规约在［0，1］之间 2.导数形式优秀，方便计算 缺点： 1.容易梯度消失，x稍大的情况下就趋近一条水平线 2.非0中心化，在神经网络算法等情况下，造成反向传播时权重的全正全负的情况。 为什么要用？ 答案1:logistic是基于Bernoulli分布的假设，也就是y|X~Bernoulli分布，而Bernoulli分布的指数族的形式就是1/(1+exp(-z)) ...
【逻辑回归】逻辑回归sigmoid函数怎么来的
ywj_1991的博客
09-29 1370
《老饼讲解-机器学习》：本文讲解，逻辑回归模型sigmoid函数由来的思路与推导。推导思路主要来源于香农信息量。
sigmoid和softmax的关系
feitianlzk的博客
01-29 1078
softmax P(y=k)=exp(wkT⋅x)∑kexp(wkT⋅x)" role="presentation">P(y=k)=exp(wTk⋅x)∑kexp(wTk⋅x)P(y=k)=exp(wkT⋅x)∑kexp(wkT⋅x) P(y=k) = \frac{exp(\mathbf w_k^T \cdot \mathbf x)}{\sum_{k}e
逻辑回归里的sigmoid函数是何方神圣？
weixin_37749881的博客
04-07 5971
本篇文章主要介绍逻辑函数中的假设函数h(x)的由来。假设读者已经知道了逻辑函数的大概意义以及伯努利分布等概率知识。今天学习了一下逻辑回归，之前在Ng的公开课中听他讲完后一直心里耿耿于怀，为什么我们的假设函数就是这个样子？我们从逻辑回归的本质出发，逻辑回归(Logistic regression)一般适用于二分类的问题，即给一组数据，判断结果是0或1，这里的0或1当然在实际中有着它们实际的意义。比如...
为什么logistic regression要使用sigmoid函数
Baoli1008的专栏
03-23 7869
转自：JUN’S TECH BLOG http://leijun00.github.io/2014/08/logistic-regression/我们知道,线性回归模型输出的是一个连续值,如果我们要输出的不是连续值,该怎么做呢?假设我们的输出只有 1 和 -1. 逻辑回归模型形式上是把线性回归模型做一个变换,让其输出是一个 0 到 1 之间的数,假设我们的变换叫做 g(z)g(z),然后在变换后
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