目錄更新、更全的《機器學習》的更新**，更有python、go、資料結構與演算法、爬蟲、人工智慧教學等著你：
# sigmoid函式詳解圖例import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
x = np.linspace(-10, 10, 256)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, y, c='r', label='sigmoid')
# 描繪y=0.5和y=1.0兩條直線
plt.yticks([0.0,0.5,1.0])
ax = plt.gca()
ax.yaxis.grid(true)
plt.xlabel('z')plt.ylabel('g(z)')
plt.legend()
plt.show()
上圖為sigmoid函式影象，可以看出當
z' role="presentation" style="position: relative">z
z趨於正無窮時，g(
z)' role="presentation" style="position: relative">g(z
)g(z
)趨於1；當
z' role="presentation" style="position: relative">z
z趨於負無窮時，g(
z)' role="presentation" style="position: relative">g(z
)g(z
)趨於0。
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# sigmoid函式詳解圖例import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
x = np.linspace(-10, 10, 256)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x, y, c='r', label='sigmoid')
# 描繪y=0.5和y=1.0兩條直線
plt.yticks([0.0,0.5,1.0])
ax = plt.gca()
ax.yaxis.grid(true)
plt.xlabel('z')plt.ylabel('g(z)')
plt.legend()
plt.show()
上圖為sigmoid函式影象，可以看出當
z' role="presentation" style="position: relative">z
z趨於正無窮時，g(
z)' role="presentation" style="position: relative">g(z
)g(z
)趨於1；當
z' role="presentation" style="position: relative">z
z趨於負無窮時，g(
z)' role="presentation" style="position: relative">g(z
)g(z
)趨於0。
微積分 Sigmoid函式
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B 微積分 sign 符號 函式
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微積分學習筆記五 多元函式微積分
1 二元函式偏導數定義 設函式z f x,y 在點 x y 的某鄰域有定義，固定y y 是x從 x 變到 x delta x 時，函式的變化為 f x delta x,y f x y 如果極限 lim frac delta x,y f x y 存在，則稱此極限為z f x,y 在 x y 對x的偏導...