logistic 函数是什么

Logistic 函数，也称为 Sigmoid 函数，是一种常用的数学函数，通常用于描述某些过程中的增长速度。它的公式为：

f(x) = 1 / (1 + e^-x)

其中，e 是自然常数，x 是自变量。当 x 为负无穷时，f(x) 的值趋近于 0；当 x 为正无穷时，f(x) 的值趋近于 1；当 x 为 0 时，f(x) 的值为 0.5。

Logistic 函数常用于分类问题中，将连续的实数映射到 0 到 1 之间的概率值，可以用来表示某个样本属于某一类的概率。它也常用于神经网络中作为激活函数，将输入信号映射到一定范围内的输出值，以进行特征提取和分类等任务。

相关问题

logistic函数

Logistic函数又称sigmoid函数，是一种常见的S形函数，可以将输入值域压缩到(0,1)区间范围内，常用于神经网络中的激活函数和二分类函数。它的定义域为(-∞,∞)，值域为(0,1)，导函数输出域为(0,0.25)。在数学上，Logistic函数对中央区的信号增益较大，对两侧区的信号增益小，在信号的特征空间映射上，有很好的效果。但是它的缺点是指数计算代价大，反向传播时梯度消失。

logistic函数是用来做什么的

Logistic函数是一种常用的Sigmoid函数，通常用于二分类问题中，将输入的实数映射到[0,1]之间的概率值。在Logistic回归中，我们使用Logistic函数来建立模型，根据输入特征预测输出结果的概率。

Logistic函数的公式为：

$$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$

其中，$z$为输入的实数值，$g(z)$为输出的概率值。当$z$越大（正）、越小（负），$g(z)$越接近1，当$z$越接近0时，$g(z)$越接近0.5，当$z$越小（正）、越大（负），$g(z)$越接近0。因此，我们可以通过调整模型的参数，使得Logistic函数的输出更接近样本的真实标签，从而训练出一个准确的分类器。