Forstå Sigmoid-funktionen i Machine Learning

Sigmoidfunktionen, også kendt som den logistiske funktion, kortl
gger ethvert tal med reelle v
rdier til en v
rdi mellem 0 og 1. Den er defineret som:

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

hvor exp er eksponentiel funktion. Sigmoideumfunktionen har en S-formet kurve, hvor outputtet starter ved 0, stiger langsomt først, derefter hurtigere, når inputtet stiger, før det udj
vnes ved 1. Denne S-formede kurve gør det muligt for sigmoideum at modellere bin
re udfald, som f.eks. som succes eller fiasko, ja eller nej osv.

Sigmoid-funktionen har mange anvendelser i maskinl
ring, is
r i logistisk regression, hvor den bruges til at modellere sandsynligheden for et bin
rt udfald baseret på en eller flere pr
diktorvariable. Det bruges også i neurale netv
rk, hvor det bruges til at introducere ikke-linearitet i modellen og til at hj
lpe modellen med at l
re mere komplekse forhold mellem input og output.