logistic和tanh函数matlab
时间: 2024-05-06 12:14:56 浏览: 9
在 MATLAB 中,可以使用 `logsig` 函数实现 logistic 函数,使用 `tansig` 函数实现 tanh 函数。
logistic 函数示例代码:
```matlab
x = -10:0.1:10; % 定义自变量范围
y = logsig(x); % 计算 logistic 函数值
plot(x,y); % 绘制函数图像
```
tanh 函数示例代码:
```matlab
x = -10:0.1:10; % 定义自变量范围
y = tansig(x); % 计算 tanh 函数值
plot(x,y); % 绘制函数图像
```
相关问题
matlab实现logistic损失函数
在MATLAB中实现Logistic损失函数可以使用以下代码:
```
function [J, grad] = logisticRegressionCostFunction(theta, X, y, lambda)
%theta: 初始参数矩阵
%X: 输入数据矩阵
%y: 输出数据向量
%lambda: 正则化项系数
m = length(y); % 训练样本数量
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
% 计算损失函数值和梯度
J = (-1/m) * sum(y .* log(sigmoid(X*theta)) + (1-y) .* log(1-sigmoid(X*theta))) + (lambda/(2*m)) * sum(theta(2:end).^2);
grad = (1/m) .* (X' * (sigmoid(X*theta) - y));
grad(2:end) = grad(2:end) + (lambda/m) * theta(2:end);
end
```
其中,sigmoid函数可以使用以下代码实现:
```
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
% g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end
```
使用样例:
```
% 初始化参数
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);
% 计算损失函数值和梯度
[cost, grad] = logisticRegressionCostFunction(initial_theta, X, y, lambda);
```
其中,X是输入数据矩阵,y是输出数据向量,lambda是正则化项系数。
使用matlab建立logistic回归函数
下面是使用 MATLAB 建立 logistic 回归函数的一个简单示例。
假设我们有一个训练集 X 和目标变量 y,其中 X 是一个 m 行 n 列的矩阵,y 是一个 m 行 1 列的向量。我们的目标是建立一个 logistic 回归模型,用于预测 y 的值。
首先,我们需要定义一个 sigmoid 函数,它是 logistic 回归模型中的关键部分:
```
function g = sigmoid(z)
%SIGMOID Compute sigmoid function
% g = SIGMOID(z) computes the sigmoid of z.
g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end
```
接下来,我们可以定义一个 cost 函数,它用于计算 logistic 回归模型的代价函数:
```
function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
%COSTFUNCTION Compute cost and gradient for logistic regression
% J = COSTFUNCTION(theta, X, y) computes the cost of using theta as the
% parameter for logistic regression and the gradient of the cost
% w.r.t. to the parameters.
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));
z = X * theta;
hypothesis = sigmoid(z);
J = (-y' * log(hypothesis) - (1 - y)' * log(1 - hypothesis)) / m;
grad = (X' * (hypothesis - y)) / m;
end
```
最后,我们可以使用 fminunc 函数来优化参数 theta,使得代价函数最小:
```
% Initialize fitting parameters
initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);
% Set options for fminunc
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
% Run fminunc to obtain the optimal theta
[theta, J, exit_flag] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
```
这样,我们就可以得到一个训练好的 logistic 回归模型,可以用于预测新的数据点的分类。