逻辑回归是一种用于处理分类问题的统计学习方法。它基于线性回归模型,通过使用逻辑函数(logistic function)将结果映射到0和1之间,从而实现对样本进行分类。逻辑回归适用于二元分类问题,也可以通过修改为多分类问题的解决方案。在训练过程中,逻辑回归通过最大化似然函
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 Sigmoid函数是一种常用的非线性函数,可以将任何实数映射到0到1之间。它通常用于将不归一化的预测值转换为概率分布。 Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。
判断对错 1、函数是其定义域到值域的映射() 2、f(x)=根号(x-3)+根号(2-x)是函数()3、函数y=x^2(x>=0)或—x^2(x
下列描述正确的序号为 (1)空集是任何集合的子集 在函数值域中的每一个数.在定义域中都有一个或多个数与之对应 (5)集合.集合.对应关系:每个学生都对应一个班级.那么从集合A到集合B可以构成映射