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《机器学习实战》笔记：logistic回归（1）分类机制

sigmoid函数

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阈值函数，将变量映射到0,1之间。

sigmoid函数在横坐标尺度足够大时，看上去非常接近单位阶跃函数

为了实现logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后将所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围0-1之间的数值。任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归入0类。

sigmoid的输入为z，z=w0x0+w1x1+w2x2+...

其中的向量x是分类器的输入数据，向量w也就是我们要找到的最佳参数，从而使分类器尽量准确

 

 

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