翻译def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

sigmoid函数的定义为：$sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$，其中np.exp(x)是numpy库中的指数函数，返回值为$e^x$。因此，def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))表示定义了一个sigmoid函数，输入为x，输出为将x带入sigmoid函数后的结果。

相关问题

def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

这段代码中缺少一个运算符号，应该是：

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

sigmoid 函数是一种常用的激活函数，它将任意实数的输入映射到一个介于 0 和 1 之间的输出。在神经网络中，sigmoid 函数常用于处理二元分类问题。具体来说，如果 sigmoid 函数的输出值大于等于 0.5，我们就将其判定为正类；否则，我们将其判定为负类。

绘制下列函数图形 1. def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) 2. def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

好的，下面是绘制函数图形的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def step_function(x):
    return np.array(x > 0, dtype=np.int)

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 绘制 step function 图形
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y_step = step_function(x)
plt.plot(x, y_step)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

# 绘制 sigmoid function 图形
y_sigmoid = sigmoid(x)
plt.plot(x, y_sigmoid)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

这段代码会生成两个图形窗口，一个是 step function 的图形，一个是 sigmoid function 的图形。