边界判定和激活函数的作用

本文探讨了机器学习中的边界概念,指出边界由判定条件而非h(x)决定,以逻辑回归为例,θTx==0是实际边界。同时阐述了激活函数的作用,它能够引入非线性因素,如SVM的核函数,并能在输出数据中进行映射,例如logistic回归中sigmoid函数的应用。

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边界

“边界”是由“判定条件”决定的,和h(x)没有关系;如逻辑回归的判定条件虽然是”h(x) >= 0.5”,但这实际上真正的判定条件是是”θTx>=0”;所以θTx==0才是“边界”。

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激活函数的作用

激活函数如果用在“输入数据”上,那就是引入“非线性因素”,就好像SVM的核函数一样;如果是用在“输出数据”上就是将结果映射到一个特定的空间中去,如logistic regression中最后的输出结果经过sigmoid函数。

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