Sigmoid函数的作用

Sigmoid函数的公式是这样的
公式：
这个公式为什么会用于机器学习中，因为它可以很好的表示机器学习中的预测问题，对于一个预测问题我们想要得到一个0或1的答案，但是很多输出的数据结果并不是0或1，也许会是0.7，我们用这个函数曲线来进行预测，将输入数据代入到sigmoid函数中，得到一个在这个光滑曲线上的某个点，若该点大于0.5，认为事件的概率为1，小于，则为0。
在实际的机器学习中，我们定义一个假设函数z（Θ）=Θ0x0+Θ1x1+…+Θn*xn
即z（Θ） = [Θ]T x
将 [Θ]T x代入到giomoid中，得到

通俗的来讲就是，逻辑函数中，我们使用giomoid函数作为假设函数！
而线性回归中，我们依旧选择普通的假设函数

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