本文简单总结了机器学习最常见的两个函数，logistic函数和softmax函数。首先介绍两者的定义和应用，最后对两者的联系和区别进行了总结。
2018-12-30 09:04
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。 原理 上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。 预测函数（h）。该函数就是分类函数，用来预测
2020-09-29 15:17
然后这些概率必须二值化才能真地进行预测。这就是 logistic 函数的任务，也称为 sigmoid 函数。Sigmoid 函数是一个 S 形曲线，它可以将任意实数值映射到介于 0 和 1 之间的值，但并不会取到 0/1。然后使用阈值分类器将 0 和 1 之间的值转换为 0 或 1。
2018-06-23 12:31
先回想一下线性回归，线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合，然而，这只能完成回归任务，无法完成分类任务，那么 logistics regression 就是在线性回归的基础上添砖加瓦，构建出了一种分类模型。
2018-06-04 11:31
由第一节我们知道，熵是描述事物不确定性的指标。我们将熵的这一性质应用在信号检测领域，当信号包含了较强的随机噪声时或被噪声完全掩盖时，信号的随机性大大的增加了，其对应的熵也较大，根据这一原理对信号的质量进行检测，下图是用熵检测心电信号质量的效果图：
2019-04-13 10:45
当3.569 945 6μ≤4时，Logistic映射工作处于混沌状态，即由初始条件x0在Logistic映射的作用下所产生的序列{xk}是非周期、不收敛的， 并对初始值非常敏感;当μ=4时，该映射
2020-08-10 15:55
二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的logistic分布。这里随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。可以通过有监督的方法来估计模型参数。
2023-10-16 10:10
Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到（0，1）上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。
2017-12-14 14:31
的 Logistic regression 就可以认为是一个不含隐含层的输出层激活函数用 sigmoid（logistic） 的神经网络，显然 Logistic regression 就不是 deep 的。不过，现在
2018-09-06 20:48
Neural Networks The structure of the neural network A neuron can be a binary logistic regression
2020-11-02 15:32
