拟合时用sigmoid函数代替阶跃函数

最新推荐文章于 2024-07-30 11:29:45 发布
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本文探讨了在拟合数据时使用sigmoid函数替代阶跃函数的优化策略。通过最小二乘误差作为误差函数，目标是找到最佳参数组合，使误差最小化。

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设这两段二次函数的解析式分别为 a_1x^2+b_1x+c 和
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阶跃函数、sigmoid函数、relu函数实现
m0_62004321的博客
03-06 2567
函数ℎ(x)会将输入信号的总和转换为输出信号，这种函数一般称为激活函数 （activation function）。 激活函数的作用在于决定如何来激活输入信号的总和。 一、阶跃函数 感知机使用的激活函数为阶跃函数,阶跃函数的实现如下： 主要功能代码： 注：不能简单使用if else语句实现，因为函数不能接受数组类型，如： 整体代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font..
python 拟合sigmoid曲线_Scipy-sigmoid曲线拟合
weixin_39881513的博客
12-08 2066
我有一些数据点，想找到一个拟合函数，我想一个累积高斯乙状窦函数会拟合，但我真的不知道如何实现这一点。这就是我现在所拥有的：import numpy as npimport pylabfrom scipy.optimizeimport curve_fitdef sigmoid(x, a, b):y = 1 / (1 + np.exp(-b*(x-a)))return yxdata = np.arra...
用segmoid函数拟合阶跃函数
liuguaaa的博客
09-08 783
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import math import random def sigmoid(x): return 1 / (1 + math.exp(-x)) e0 = 1 e1 = 1 e2 = 1 alpha = 0.001 omega0 = np.random.uniform(0,1) omega1 = np.random.uniform(0,1) omeg
EBlearn中画sigmoid函数的多项式拟合方法
CHIERYU的专栏
06-02 4530
上机器视觉和模式识别讨论课，我讲EBM（energy-based models），接触到EBLearn，Eblearn是一个开源的深度学习软件包，用C++语言写的。在源代码eblearn_1.2_r2631\core\libidx\src\numerics.cpp文件中发现了用三阶多项式插值拟合的方法，觉得这种计算方法很有工程性味道，且针对特定问题很有用。 代码如下： // standard
深度学习入门（三）------- 阶跃函数和Sigmoid函数
m0_72708909的博客
09-05 2636
这一节讲了Sigmoid函数和阶跃函数，说明了激活函数必须使用非线性函数
用sigmoid函数来逼近反阶跃函数的MATLAB程序怎么写
06-08
% 使用非线性拟合拟合sigmoid函数 f_fit = fit(x',y',sigmoid,'StartPoint',[1,10,0]); % 绘制结果 plot(x,y,'b.') hold on plot(f_fit,'r') ``` 在这个程序中，我们首先定义了反阶跃函数f，并在其基础上生成一些...
sigmoid函数(对数几率函数) 相对于单位阶跃函数有哪些好 处? Al ≌sigmoid函数可微分 B│ sigmoid函数处处连续 C│ sigmoid函数不是单调的 sigmoid函数最多计算二 D 阶导
04-22
sigmoid函数可微分：与单位阶跃函数不同，sigmoid函数在整个实数域上都是可微分的。这使得它在训练神经网络时可以使用梯度下降等基于梯度的优化算法。 B. sigmoid函数处处连续：sigmoid函数在整个实数域上都是连续...
【Python机器学习】Logistic回归——基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
最新发布
weixin_39407597的博客
07-30 479
训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
阶跃函数类总结
weixin_45477628的博客
05-11 2471
当然，这个近似函数的系数也可以通过最小二乘误差进行估计。从结论上来说，比如说未知函数原型，也就是不知道待近似的函数是什么样子，只给出了一些样本点对。首先要做的还是划分好区间，划分出区间以后，对应的系数就是位于这个区间内的点对。这就相当于用阶跃函数直接逼近原函数，而之前的相当于是用窗口函数进行逼近。可以看到仿真函数与真实函数还是比较吻合的，这主要是因为粒度比较精细。就是由多个不同位置处的阶跃函数通过乘以系数然后叠加构成的函数。所以可以发现，加入一个变量只是在后面的表达式中加入了一项，所以更多变量也不用担心。
神经网络中激活函数的绘制——阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数
m0_67587248的博客
03-13 1572
【代码】神经网络中激活函数的绘制——阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数。
【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】
MEREDITH5948的博客
11-03 888
《深度学习》学习笔记
《机器学习实战》——logistic回归
小白兔的窝
10-24 1525
基本原理：现在有一些数据点，用一条直线对这些数据进行拟合，将它们分为两类。这条直线叫做最佳拟合直线，这个拟合过程叫做回归。logistic回归的思想是，利用一个阶跃函数（在某一点突然由0变1），实现分类器。Sigmoid函数近似于阶跃函数： 现在将每个特征乘以一个回归系数，再全部相加，总和带入函数作为输入自变量z，进而得到一个0-1之间输出，四舍五入之后划分为0和1两类。这就是分
激活函数：阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数、softmax函数
God_68的博客
12-26 2万+
之前提到的激活函数是以阈值0（界限值）为界的，小于等于0，输出0，否则，输出1。类似于这样的切换输出函数被称之为“阶跃函数”。因此，可以说感知机的激活函数为阶跃函数。那么，如果感知机使用其他函数作为激活函数的话会怎么样呢？实际上，如果将激活函数从阶跃函数换成其他函数，就可以进入神经网络的世界了。 1、阶跃函数 下面我们就用图来表示上面定义的阶跃函数，为此需要使用 matplotlib 库。 ...
从0到1 激活函数（一）sigmod函数
秋水顽石
12-20 7万+
引言 本节主要是介绍神经网络中常见的激活函数-----sigmod函数。 sigmod的函数 简介 sigmod的函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。-------------摘自《百度百科》 sigmod函数也叫作Log...
阶跃函数、斜坡函数、抛物线函数、脉冲函数
公众号：风景邮递Yuan的博客
11-25 1万+
它的数学表达式为：A=1的函数称为单位阶跃函数，记作1(t)。因此，幅值为A的阶跃函数也可表示为：出现在时刻的阶跃函数，表示为：斜坡函数它的数学表达式为:斜坡函数从t=0时刻开始，随时间以恒定速度增加。如图所示。A=1时斜坡函数称作单位斜坡函数。斜坡函数等于阶跃函数对时间的积分，反之，阶跃函数等于斜坡函数对时间的导数。
逻辑回归（logistic regression）原理详解
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guoziqing506的博客
08-01 10万+
机器学习解决的问题，大体上就是两种：数值预测和分类。前者一般采用的是回归模型，比如最常用的线性回归；后者的方法则五花八门，决策树，kNN，支持向量机，朴素贝叶斯等等模型都是用来解决分类问题的。其实，两种问题从本质上讲是一样的：都是通过对已有数据的学习，构建模型，然后对未知的数据进行预测，若是连续的数值预测就是回归问题，若是离散的类标号预测，就是分类问题。 这里面有一类比较特殊的算法，就是逻辑回归...
单位阶跃函数（Heaviside/unit step function）—— 化简分段函数
weixin_30878501的博客
05-13 4924
注意，单位阶跃函数一种不连续函数。 1. 常见定义 最经典的定义来自于 Ramp function（斜坡函数，max{x,0}）的微分形式； H(x)=ddxmax{x,0} 2. 化简分段函数 如对于指数分布的概率密度函数： f(x;λ)={λe−λx0x≥0,x<0.⇒f(x;λ)=λe−λxH(x) 其中 H(0) 约定为...
机器学习笔记（三）——逻辑回归/对率回归
python_bigniu的博客
09-15 624
在分类问题中，预测的变量yyy是离散的值，考虑二分类任务输出标记y∈{0,1}y \in \{ 0,1\}y∈{0,1},而线性回归模型产生的预测值z=wTx+bz = {w^T}x + bz=wTx+b是实数，我们需要将实数值zzz转换为0/1值。最理想的是单位阶跃函数(unit-step function) y={0,z<0;0.5,z=0;1,z>0;y =\begin{cases} {0,} & {z < 0;} \\ {0.5,} & {z = 0
机器学习之线性回归模型，阶跃函数，广义线性回归模型，逻辑斯蒂回归，梯度下降
我是张先生
02-14 3650
梯度下降原理 今日文档 LinearRegression线性回归与逻辑斯蒂回归.xmind 视频 1 2 3 4 5 6 7
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