逻辑回归sigmoid的

逻辑回归是一种二分类算法，它使用sigmoid函数将输入的特征值映射到0到1之间的概率值，表示样本属于正类的概率。sigmoid函数的公式为：$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$，其中$z$为输入的特征值加权和。

逻辑回归的训练过程是通过最大化似然函数来确定模型参数，常用的优化算法有梯度下降和牛顿法等。

在预测时，将输入的特征值代入训练好的模型中，得到一个概率值，若该概率值大于0.5，则判定为正类，否则判定为负类。

相关问题

逻辑回归sigmoid函数

逻辑回归是一种二元分类算法，其中sigmoid函数是它的核心。sigmoid函数是一个S形曲线函数，可以将任意实数映射到区间(0,1)上，它的数学表达式为：

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

其中，z是一个实数。sigmoid函数的输出值在(0,1)之间，可以看作是一个概率值，表示输入z属于正类的概率。当sigmoid函数的输入z趋近于正无穷大时，它的输出值趋近于1；当sigmoid函数的输入z趋近于负无穷大时，它的输出值趋近于0。这个性质使得sigmoid函数非常适合用于二元分类问题，例如预测一个邮件是否为垃圾邮件、一个病人是否患有某种疾病等。在逻辑回归中，我们使用sigmoid函数将输入特征向量与权重向量的内积z转换为一个概率值，然后根据这个概率值进行分类决策。

逻辑回归用sigmoid

逻辑回归使用sigmoid函数的目的是将自变量的值映射到(0,1)的范围内，这个值可以被解释为属于某一类别的概率。sigmoid函数是一个连续、单调递增并且关于(0,0.5)中心对称的函数，这些性质使得它非常适合用于逻辑回归中。通过对sigmoid函数求导，可以得到关于自变量的梯度，进而可以用梯度下降等优化算法来估计逻辑回归模型的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习-逻辑回归分析（Python）](https://download.csdn.net/download/weixin_38637272/15439025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [逻辑回归为什么用sigmoid函数](https://blog.csdn.net/weixin_30609331/article/details/98459082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [LR（逻辑回归） 为什么使用sigmoid函数](https://blog.csdn.net/qq_26598445/article/details/81291954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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