sigmoid函数，Sigmoid函数的输出范围是多少；

逻辑回归的概率函数为什么要用sigmoid函数

1、综上所述，逻辑回归之所以采用sigmoid函数，是因为它能够有效地将线性回归的输出转化为0到1之间的概率值，从而使得模型能够直接提供事件发生的概率估计。这种概率估计不仅提高了模型的解释性，还为用户提供了灵活的分类阈值设定选项，使其在实际应用中更加广泛和实用。

2、逻辑回归（LR）通常使用Sigmoid函数，这是因为逻辑回归适用于伯努利分布，而伯努利分布能被转化为指数分布。只要类条件概率符合指数分布的形式，其后验概率就可以表示为Sigmoid函数。这表明逻辑回归实际上可以表示为Sigmoid函数的形式。Sigmoid函数具有多种优点。

3、面试问题“为什么要使用sigmoid函数作为假设？”的答案是，sigmoid函数能够将线性回归模型的预测值转化为与实际分类标签（0，1）相匹配的概率值。它是一个连续且可微函数，保证了优化过程的可行性和连续性，使得模型能够更准确地估计样本属于正类或负类的概率。

4、作用：在逻辑回归中，sigmoid函数的主要作用是将线性预测值转换为一个介于0和1之间的概率值。这个概率值可以用来表示某个事件发生的可能性。数学表达式：sigmoid函数的数学表达式通常为σ = 1 / ），其中z是线性预测值。输出范围：sigmoid函数的输出值始终在0和1之间。

5、逻辑回归（对数几率回归）的定义 逻辑回归是广义线性模型的一个特例，它使用Sigmoid函数作为联系函数。Sigmoid函数能够将线性回归的结果映射到（0，1）的概率区间，从而预测物品属于某个类别的概率。例如，在电子邮件分类中，逻辑回归可以预测一封电子邮件为垃圾邮件的概率。

大白话深度学习中的Sigmoid函数

1、Sigmoid函数，又称logistic函数，是深度学习领域早期广泛使用的激活函数之一。尽管如今因其固有缺点而较少作为主要的激活函数使用，但它依然在二分类问题中的概率划分方面发挥着重要作用。

2、Sigmoid函数，听起来挺高大上的，但其实它就是深度学习里一个特别重要的“小工具”。咱们用大白话来聊聊它到底是咋回事。首先，Sigmoid函数长啥样呢？它就像一条S形的曲线，一头翘起来，另一头也翘起来，中间凹下去。这条曲线有个特点，就是不管输入是啥数，输出的结果都在0到1之间。

3、Sigmoid函数在深度学习中的大白话解释如下：Sigmoid函数是什么：Sigmoid函数，简单来说，就是一个特殊的函数，形状像个大写的“S”。无论你输入什么数值，Sigmoid函数都能把它“压缩”到0和1之间。Sigmoid函数在神经网络中的作用：激活函数：在神经网络里，Sigmoid常被用作激活函数。

4、Sigmoid函数 表达式：[公式]优点：输出范围在（0， 1）之间，常用于二分类问题的输出层，保证了输出概率的合理性。缺点：梯度在输入较大或较小时接近0，可能导致梯度消失，影响深度网络训练。Tanh函数 表达式：[公式]优点：输出范围（-1， 1），具有对称性，常用于隐藏层，能缓解梯度消失问题。

常用激活函数:Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点

作用：Tanh函数将输入映射到（-1，1）的区间，通常用于隐藏层中，以引入非线性元素。优点：输出是0均值，有助于改善梯度消失问题（相对于Sigmoid函数）。相比Sigmoid函数，Tanh函数在隐藏层中的表现通常更好。

缺点：倾向于梯度消失，降低权重更新的效率；输出不是以0为中心；执行指数运算，计算速度慢。Tanh/双曲正切激活函数 函数图像：函数表达式：特点：输出间隔是1，且以0为中心，比sigmoid函数要好；负输入被强映射为负，零输入被映射为接近0。

ReLU 定义：ReLU函数是深度学习中非常流行的激活函数，其公式为f = max。 特点：ReLU函数在x大于0时，输出x；在x小于等于0时，输出0。这种特性使得ReLU函数在深度学习中具有稀疏性和计算效率高的优点。Sigmoid 定义：Sigmoid函数是一种将输入值映射到0和1之间的函数，其公式为f = 1 / ）。

Sigmoid函数 表达式：σ = 1 / ） 特性：输出值在之间，常用于二分类问题的输出层。 缺点：饱和激活函数，当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失问题，影响网络的训练效率。

常用激活函数：激活函数是神经网络中非常重要的组成部分，它们的主要目的是给神经网络加入非线性因素，从而使得网络能够学习复杂的非线性关系。以下是几种常用的激活函数及其优缺点：Sigmoid函数 优点：平滑性：Sigmoid函数是连续可导的，具有平滑的特性，有利于梯度下降等优化算法的计算。

奇妙的Sigmoid函数

1、Sigmoid函数，特别是在神经网络中常用的logistic函数，具有一系列奇妙的性质，使其在多种应用场景中表现出色。

2、但是随着学习的深入，我们会发现当使用sigmoid激活输出的时候，可能存在一个训练速度越来越慢的问题。

softmax与sigmoid函数的理解

1、sigmoid函数可以看作是softmax函数在二分类问题中的特殊情况。当softmax函数处理二分类问题时，其输出向量只有两个元素，分别表示两个类别的概率值。此时，softmax函数可以简化为sigmoid函数的形式。因此，可以说sigmoid函数是softmax函数在二分类问题中的特例。

2、Sigmoid函数是对一个类别的“建模”，而Softmax函数是对两个类别建模。以上是对Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系的详细阐述。

3、综上所述，Sigmoid 和 Softmax 是两种在不同应用场景中发挥重要作用的激活函数。Sigmoid 函数主要用于二分类问题，将输入映射到 （0， 1） 之间的概率值；而 Softmax 函数则用于多分类问题，将模型的原始输出转换为每个类别的概率分布。在实际应用中，应根据具体问题的需求选择合适的激活函数。

Softmax函数和Sigmoid函数的区别与联系

1、在二分类任务中，虽然Sigmoid函数与Softmax函数在理论上可以化为相同的数学表达形式，但它们的输入输出和含义是不同的。Sigmoid函数是对一个类别的“建模”，而Softmax函数是对两个类别建模。以上是对Softmax函数与Sigmoid函数的区别与联系的详细阐述。

2、Softmax函数和Sigmoid函数的区别与联系如下：区别：应用场景：Sigmoid函数：主要用于多标签分类问题，即一个样本可能属于多个类别。它通过将原始输出值转换到区间，为每个可能的类别提供一个概率值。Softmax函数：主要用于多类别分类问题，即一个样本只属于一个类别。

3、sigmoid函数可以看作是softmax函数在二分类问题中的特殊情况。当softmax函数处理二分类问题时，其输出向量只有两个元素，分别表示两个类别的概率值。此时，softmax函数可以简化为sigmoid函数的形式。因此，可以说sigmoid函数是softmax函数在二分类问题中的特例。