【Python 机器学习基础】绘制 sigmoid 函数曲线 || exp：以e为底的指数函数（科普向）

一、sigmoid 函数简介

以下内容来自百度百科：Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。

sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。

Sigmoid 作为激活函数有以下优缺点：

优点：平滑、易于求导。

缺点：激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法；反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。

二、绘制 sigmoid 函数

下述中，需要指出，exp：高等数学里以自然常数e为底的指数函数

numpy.exp()：返回e的幂次方，e是一个常数为2.71828

因

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