logistic display函数的解读

Logistic函数是一种常用的Sigmoid函数，通常用于分类问题中，将连续的输入值映射到0和1之间，表示某个样本属于某个类别的概率。

其数学表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中x为输入值。

该函数具有以下特点：

1. 当x趋近于正无穷大时，f(x)趋近于1；
2. 当x趋近于负无穷大时，f(x)趋近于0；
3. 在x=0处，f(x)=0.5，也就是说该函数的中心点为x=0。

在机器学习中，常用Logistic函数来表示模型的输出，通过对模型的参数进行训练，可以得到最优的参数，从而使模型的输出更符合实际情况。例如，在二分类问题中，可以利用Logistic函数将样本的特征向量映射成0或1，表示该样本属于哪一个类别。