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公式|床长人工智能教程PDF文档这么多人在卖，为什么还要入会？( 二 )


上面那个用于预测的公式我们业界称之为逻辑回归 ， 这个名字有点奇怪 ， 大家记住就行了 ， 只是个名字而已 。
最后再稍微提一下激活函数 。 在实际的神经网络中 ， 我们不能直接用逻辑回归 。 必须要在逻辑回归外面再套上一个函数 。 这个函数我们就称它为激活函数 。 激活函数非常非常重要 ， 如果没有它 ， 那么神经网络的智商永远高不起来 。 而且激活函数又分好多种 。 后面我会花好几篇文章来给大家介绍激活函数 。 在本篇文章的末尾 ， 我只给大家简单介绍一种叫做sigmoid的激活函数 。 它的公式和图像如下 。
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我们在这里先只介绍它的一个用途——把z映射到[0,1]之间 。 上图中的横坐标是z ， 纵坐标我们用y’来表示 ， y’就代表了我们最终的预测结果 。 从图像可以看出 ， z越大那么y’就越靠近1 ， z越小那么y’就越靠近0 。 那为什么要把预测结果映射到[0,1]之间呢？因为这样不仅便于神经网络进行计算 ， 也便于我们人类进行理解 。 例如在预测是否有猫的例子中 ， 如果y’是0.8 ， 就说明有80%的概率是有猫的 。
激活函数就只介绍这些 ， 后面的文章再详细介绍它 。 有些同学可能会不乐意 ， 要求我多说一些 ， 其实我也想口若悬河地扒拉扒拉说一大堆 ， 因为把一件简单的事给说复杂了是很容易的 ， 而要把一件复杂的事给说简单了是非常非常难的 。 每篇文章我都是改了又改 ， 删了又删 ， 目的就是让它尽可能的通俗易懂 。 说多了反而让你们变得晕头转向 。 例如其实在逻辑回归公式中 ， w其实应该写成w.T ， 因为实际运算中我们需要w的转置矩阵 。 你是不是有点晕头转向了~~我在教程前面的文章里通常会省略掉一些细节 ， 因为那些细节较难 ， 而且他们对于大家理解最重要的理论部分又没有帮助；在后面的文章 ， 我会慢慢地把他们给介绍出来 ， 让你们循序渐进 ， 快乐地在不知不觉中学会人工智能这一尖端的高科技 。


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