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sigmoid公式为:
公式中的z表示的是线性回归模型中输出的结果y。m个training data的情况下,y是一个含m个value的向量。
sigmoid公式代码实现很简单:
def sigmoid(z):"""Compute the sigmoid of zArgs:z (ndarray): A scalar, numpy array of any size.Returns:g (ndarray): sigmoid(z), with the same shape as z"""g = 1/(1+np.exp(-z))return g
用图形表示sigmod的输出样子是:可以看到输出区间始终在0到1之间,输入z越大,越趋近于1,反之趋近于0
逻辑回归的公式与线性回归类似:
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