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1. 就以课程中讲到的以计算买不买房子为例,sigmoid函数x的负数部分用不上,因为加权和特征都是正数,是不是sigmoid函数就不适用这个场景?
2. 为什么要用对中间值敏感,对极端值不敏感的sigmoid函数来做二分类的函数呢?如果以买不买房子为例计算的话更想不通了,比如为什么对0-6分的结果敏感。
这两个问题不清楚,老师能解答一下吗?
使用sigmoid的原因是因为它的输出在0-1之间,恰好可以被当做概率。
课程中房子的那个例子,虽然例子中权重都是正数,但是模型可以学习,权重有可能被调整为负数。
中间值敏感,极端值不敏感是sigmoid的特性,从收敛的角度来说,如果模型训练到不敏感的地带,则说明模型饱和了。
老师,什么叫做训练到不敏感地带。模型饱和是什么意思?
老师是不是不维护这个课程了?
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