Die Sigmoidfunktion beim maschinellen Lernen verstehen

Die Sigmoidfunktion, auch logistische Funktion genannt, ordnet jede reelle Zahl einem Wert zwischen 0 und 1 zu. Sie ist definiert als:

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

wobei exp ist Exponentialfunktion. Die Sigmoidfunktion hat eine S-förmige Kurve, bei der die Ausgabe bei 0 beginnt, zunächst langsam ansteigt, dann mit zunehmender Eingabe schneller, bevor sie sich bei 1 einpendelt. Diese S-förmige Kurve ermöglicht es der Sigmoidfunktion, binäre Ergebnisse zu modellieren, z B. Erfolg oder Misserfolg, Ja oder Nein usw.

Die Sigmoidfunktion hat viele Anwendungen im maschinellen Lernen, insbesondere in der logistischen Regression, wo sie verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit eines binären Ergebnisses basierend auf einer oder mehreren Prädiktorvariablen zu modellieren. Es wird auch in neuronalen Netzen verwendet, um Nichtlinearität in das Modell einzuführen und dem Modell dabei zu helfen, komplexere Beziehungen zwischen den Ein- und Ausgängen zu lernen.