用matlab撰写sigmoid函数

在MATLAB中，可以使用以下代码来编写sigmoid函数：

function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

这段代码定义了一个名为sigmoid的函数，它接受一个输入参数x，并返回对应的sigmoid函数值y。sigmoid函数的定义是1 / (1 + exp(-x))，其中exp()是指数函数。

使用上述代码，你可以在MATLAB中调用sigmoid函数来计算任意输入值的sigmoid函数值。例如，你可以使用以下代码来计算输入值为2的sigmoid函数值：

x = 2;
y = sigmoid(x);
disp(y);

这将输出sigmoid(2)的结果。

相关问题

用matlab编写logistic回归模型代码并且撰写模型评价文字

可以回答这个问题。以下是 Matlab 编写 logistic 回归模型代码的示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 分离自变量和因变量
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);

% 添加截距项
X = [ones(size(X, 1), 1), X];

% 初始化参数
theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 定义 sigmoid 函数
sigmoid = @(z) 1 ./ (1 + exp(-z));

% 定义损失函数
J = @(theta) -1/m * sum(y .* log(sigmoid(X * theta)) + (1 - y) .* log(1 - sigmoid(X * theta)));

% 定义梯度函数
grad = @(theta) 1/m * X' * (sigmoid(X * theta) - y);

% 使用梯度下降法求解参数
alpha = .01;
num_iters = 100;
for i = 1:num_iters
    theta = theta - alpha * grad(theta);
end

% 输出模型参数
disp(theta);

% 模型评价
y_pred = sigmoid(X * theta);
y_pred(y_pred >= .5) = 1;
y_pred(y_pred < .5) = ;
accuracy = sum(y_pred == y) / length(y);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们使用了梯度下降法求解 logistic 回归模型的参数，并计算了模型的准确率作为评价指标。