從邏輯迴歸到神經網絡

回顧 小夕在文章《邏輯迴歸》中詳細講解了邏輯迴歸模型，又在《Sigmoid與Softmax》中詳細講解了Sigmoid的實際意義（代表二類分類問題中，其中一個類別的後驗概率）。 至此，我們已經比較透徹的理解了邏輯迴歸模型假設函數(也就是用於預測類別的函數)。純從計算順序上來說，邏輯迴歸預測類別的順序即： 1. 輸入樣本X與模型參數作內積，結果記爲z 2. 將中間結果z輸入到Sigmoid函數，輸出

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