Logistic and Sigmoid

最新推荐文章于 2024-04-21 15:08:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011231014/article/details/81279974
博客指出Logistic function和Sigmoid function表达的是同一个意思，这在信息技术领域的相关算法和模型中有重要意义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Logistic function 和 Sigmoid function 表示的是同一个意思。

Logistic回归与Sigmoid函数
qq_43255766的博客
10-28 3852
一、Logistic回归： 1.1 特征： Logistic回归主要是二分类预测 ，是对概率的估计的一种方法。概率的取值范围在（0，1）。当P>0.5时，预测为1；当P>0.5时，预测为0。(这也就和下文的Sigmoid 函数一样)。 1.2 分类： Logistic回归属于广义线性模型，利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类便捷线建立回归。 1.3 ...
常见激活函数（sigmoid/logistic/tanh/softmax/ReLU关系解释）
Irene_Loong的博客
09-16 8163
常见激活函数sigmoid、logistic、tanh、softmax、ReLU简介及关系解释。
sigmoid & logistic
qq_36846729的博客
11-08 1342
1. 吴恩达老师视频中说sigmoid函数就是logistic函数。 2. 查阅复旦大学邱锡鹏老师关于深度学习的书，在第四章中写道： Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tanh函数 ...
Sigmoid 函数(logistic函数)笔记
热门推荐
西之可乐的专栏
07-19 5万+
其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。   该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x= 0时，y=0.5.   优点： 1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。 2.求导容易。 缺点： 1.由...
logistic 函数（logistic function）sigmoid函数
张学志の博客
07-25 1万+
今天看SVM（支持向量机），开始先引入了logistic函数，虽然给出了一公式，但好奇logistic函数啥东东啊，为啥叫logistic呢，搜索ing。 说简单些，logistic函数其实就是这样一个函数：
【机器学习】【逻辑回归】Logistic函数/Sigmoid函数的详细公式推导
蔚蓝的天空Tom
03-19 3万+
sigmoid函数的数学公式                sigmoid函数的因变量x取值范围是-∞到+∞，(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内~~~漂亮的logistic 曲线sigmoid函数对应的图形就是logistic曲线，logistic曲线对应的函数就是sigmoid函数。下面我们用通过spy...
Generative and Discriminative Classifiers: Naive Bayes and Logistic Regression
09-29
本知识点将对生成模型和判别模型的特点进行解释，并着重探讨两种常见的分类算法：朴素贝叶斯（Naive Bayes）和逻辑回归（Logistic Regression）。 **生成模型和判别模型** 生成模型关注于学习不同类别数据的生成...
NAIVE BAYES AND LOGISTIC REGRESSION
12-18
逻辑回归模型通过使用逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归的结果压缩至(0,1)区间内，以表示一个事件发生的概率。逻辑回归模型的参数学习通常通过极大似然估计来完成，并采用梯度下降或牛顿-拉夫森方法来优化参数。 ...
Logistic回归原理及Matlab代码
最新发布
pilemoon的博客
04-21 4708
介绍了逻辑回归的原理并给出了Matlab实现。
Algorithm: Logistic Regression and Gradient Descent
sesiria的博客
09-29 782
The most classic model in machine learning : Logistic Regression. Some problems for two class classify Logistic Regression is a base line for classify problem When we design a model for machine...
基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类【机器学习】
shentanyue的博客
07-24 1万+
（一）认识Logistic回归（LR）分类器 首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为(-INF, INF)，自变量的取值范围为(0,1)，函数形式为： 由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1)。因此最基本的LR分类器适合于对两...
揭秘logistic 回归 与 sigmoid激活函数的关系
weixin_43327597的博客
07-03 435
人们发现，线性模型可以表示一个样本空间中的一个超平面，这个线性空间可以将样本空间一分为二，研究者就说，我们可以求一个最好的超平面，正好把我们的训练集给分好类，这不就好了嘛，那这个线性模型表示的超平面不就对进行分类了吗？应该是更合适的，这是因为，上述使用距离之和作为损失结果，但是显然有些样本如果比较离群，那么他计算得到的距离就会很大，对于损失函数的影响很大，人们想到了什么呢？(wx+b)/||w||是样本到超平面的距离，那就是正样本让他们到超平面一边，负样本到超平面一边，然后距离超平面越远越好。
logistic function 和 sigmoid function
weixin_30701575的博客
06-26 331
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 funct...
[Pytorch] 学习记录（五）Logistic(Sigmoid) 回归
m0_55080712的博客
02-12 1111
本章将开始进行机器学习中的分类问题，虽然名字叫回归，但他是做分类的。分类问题最基本的一个思维方式：比如识别手写数字，模型会将输入的图片进行十个类别的预测，并给出10个概率。从当中选取概率最高的一个作为预测结果，即为多分类。 这里我们采用一个经典的数据集——minist，该数据集可从pytorch中下载，代码如下： import torchvision train_set = torchvision.datasets.MNIST(root=’../dataset/mnist',train=FTrue,d
激活函数之logistic sigmoid函数介绍及C++实现
网络资源是无限的
06-28 1万+
激活函数之logistic sigmoid函数介绍及C++实现
logistic function 和 sigmoid function的区别
qq_43391414的博客
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大家都习惯把standard logistic function（即公式）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’都是指公式对应的函数。满足公式的形式的函数都是logistic function。只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function；两者的相同点是： 函数曲线都是“S”形。
logistic sigmoid函数是什么，有什么应用场景？
weixin_40551464的博客
01-29 1299
尽管 sigmoid 函数在早期的神经网络模型中非常流行，但它有一些缺点，如梯度消失问题，即在极端输入值下梯度接近于零，这会导致神经网络在训练过程中学习速度减慢。因此，无论输入值 x 是多么极端（正无穷或负无穷），Sigmoid 函数的输出始终限制在 0 和 1 之间。由于其输出在 0 和 1 之间，sigmoid 函数被用来估计概率，特别是在需要将模型输出解释为概率的场景中。在神经网络中，尤其是早期的神经网络，sigmoid 函数经常被用作激活函数，用于添加网络的非线性特性。
logistic回归为什么采用sigmoid函数——从广义线性函数推导
zhy_is_pig的博客
09-11 2186
目录Logistic回归基本形式为什么采用sigmoid函数？广义线性模型 Logistic回归基本形式 为什么采用sigmoid函数？ 广义线性模型
关于logistic、logit、log-odds、sigmoid、softmax、cross entropy
weixin_45783996的博客
03-27 8127
定义 sigmoid 函数：形状像S的函数。 logistic 函数：一种典型的sigmoid 函数，函数如下： logit函数：logistic 函数的反函数，也有logistic unit的意思，类似于probit相对于标准正态分布的分布函数（也是S型的呢）的反函数，即probability unit，就是通过概率找到随机变量的值： 也叫log-odds函数，因为p/(1-p)在统计学中叫做odds，几率、可能性、胜率的意思。 logistic模型（logit模型）：是一种回归模型，回归模型就是指对
c++ sigmoid
04-05
The sigmoid function, also known as the logistic function, is a mathematical function that maps any input value to a range between 0 and 1. It is commonly used in machine learning and neural networks as an activation function to introduce non-linearity into the model. The sigmoid function is defined as: sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x)) where e is the mathematical constant known as Euler's number (approximately equal to 2.71828), and x is the input value. The output of the sigmoid function always falls between 0 and 1, with an output of 0.5 occurring when the input value is 0. The sigmoid function is useful in machine learning because it allows the model to assign probabilities to different outcomes. For example, in a binary classification problem where the model is trying to predict whether an input belongs to class 0 or class 1, the sigmoid function can be used to calculate the probability that the input belongs to class 1. If the output of the sigmoid function is greater than 0.5, the model predicts that the input belongs to class 1, and if the output is less than 0.5, the model predicts that the input belongs to class 0.
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