✨ Sigmoid 函数(logistic函数)笔记 ✨

📚 什么是 Sigmoid 函数？

Sigmoid 函数（Logistic 函数）是一种常见的数学函数，形状类似字母“S”。它的公式为 f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中 e 是自然对数的底数。这种函数广泛应用于机器学习和深度学习领域，尤其是在神经网络中作为激活函数。

📊 特点与优势

Sigmoid 函数具有将任意实数映射到 (0, 1) 区间的能力，非常适合处理概率问题。它的平滑曲线使得梯度下降算法更容易收敛。此外，它能有效抑制极端值的影响，为模型提供稳定性。

🔍 应用场景

在分类任务中，Sigmoid 函数常用于二分类问题，输出结果可以表示样本属于某一类别的概率。例如，在垃圾邮件检测中，通过 Sigmoid 函数预测邮件是否为垃圾邮件的概率。

💡 注意事项

尽管 Sigmoid 函数强大，但也存在一些问题，比如梯度消失现象可能导致训练困难。因此，在现代深度学习中，它逐渐被 ReLU 等其他激活函数取代。

🎯 总结

Sigmoid 函数是机器学习的重要工具之一，理解其原理和特性有助于我们更好地构建高效模型。🌟