理解机器学习中的 Sigmoidal 函数

术语“Sigmoidal”是指一种数学函数，它将任何实数映射到 0 到 1 之间的值。这种类型的函数经常用于机器学习中，特别是在逻辑回归的背景下，它用于建模给定某些输入特征时事件发生的概率。 sigmoidal 函数最常见的示例是逻辑函数，其定义为：

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

其中“exp”是指数函数。逻辑函数将任何实数映射到 0 到 1 之间的值，这使得它对于建模二元结果非常有用，例如成功或失败、是或否等。

S 型函数的其他示例包括自然语言中使用的 softmax 函数对一组概率进行归一化以确保它们加起来为 1 的处理，以及 tanh 函数，该函数在神经网络中用于将非线性引入到模型中。一般而言，当我们需要对二元结果进行建模时，S形函数非常有用这是受多个输入特征的影响。它们还可以用于对输入特征和输出变量之间更复杂的关系进行建模。