Förstå Sigmoid-funktionen i maskininlärning

Sigmoidfunktionen, även känd som den logistiska funktionen, mappar alla reella värden till ett värde mellan 0 och 1. Den definieras som:

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

där exp är exponentiell funktion. Sigmoidfunktionen har en S-formad kurva, där utgången börjar vid 0, ökar långsamt först, sedan snabbare när ingången ökar, innan den planar ut till 1. Denna S-formade kurva gör att sigmoiden kan modellera binära utfall, t.ex. som framgång eller misslyckande, ja eller nej, etc.

Sigmoidfunktionen har många tillämpningar inom maskininlärning, särskilt vid logistisk regression, där den används för att modellera sannolikheten för ett binärt utfall baserat på en eller flera prediktorvariabler. Det används också i neurala nätverk, där det används för att introducera olinjäritet i modellen och för att hjälpa modellen att lära sig mer komplexa samband mellan ingångar och utgångar.