了解机器学习中的 Sigmoid 函数
sigmoid 函数，也称为逻辑函数，将任何实数值映射到 0 到 1 之间的值。它的定义为：
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
，其中 exp 是指数函数。 sigmoid 函数有一条 S 形曲线，其中输出从 0 开始，首先缓慢增加，然后随着输入的增加而更快地增加，最后稳定在 1 处。这条 S 形曲线允许 sigmoid 模拟二元结果，例如如成功或失败、是或否等。
sigmoid 函数在机器学习中具有许多应用，特别是在逻辑回归中，它用于基于一个或多个预测变量对二元结果的概率进行建模。它还用于神经网络，用于将非线性引入模型并帮助模型学习输入和输出之间更复杂的关系。
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Sigmoid 是一种数学函数，可将任何实数值映射到 0 到 1 之间的值。它经常用于机器学习模型中，特别是在逻辑回归的背景下，它用于对给定事件发生的概率进行建模一些输入功能。该函数定义为：
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
，其中 exp 是指数函数。 sigmoid 函数有一条 S 形曲线，其中输出从 0 开始，首先缓慢增加，然后随着输入的增加而更快地增加，最后稳定在 1 处。这条 S 形曲线允许 sigmoid 模拟二元结果，例如如 0 和 1、是和否等。
Sigmoidally 简单地表示与 sigmoid 函数相关或使用 sigmoid 函数的东西。在机器学习的背景下，使用 sigmoid 函数预测二元结果的模型被认为是经过 sigmoid 训练的。
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