如何计算一个逻辑sigmoid函数在Python?

这是一个logistic sigmoid函数:

我知道x，现在如何用Python计算F(x) ?

设x = 0.458。

F(x) = ?

当前回答

下面是执行相同操作的python函数。

def sigmoid(x) :
    return 1.0/(1+np.exp(-x))

其他回答

下面是执行相同操作的python函数。

def sigmoid(x) :
    return 1.0/(1+np.exp(-x))

另一种方式

>>> def sigmoid(x):
...     return 1 /(1+(math.e**-x))
...
>>> sigmoid(0.458)

可以计算为:

import math
def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + math.exp(-x))

或概念性的，更深的，没有任何进口性的:

def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + 2.718281828 ** -x)

或者你可以对矩阵使用numpy:

import numpy as np #make sure numpy is already installed
def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + np.exp(-x))

使用numpy包允许sigmoid函数解析向量。

为了与Deeplearning相一致，我使用以下代码:

import numpy as np
def sigmoid(x):
    s = 1/(1+np.exp(-x))
    return s

如果把-放在x前面使您感到困惑，您可以简单地声明1 / np.exp(x)。

def sigmoid(x):
     return 1 /(1 + 1 / np.exp(x))

sigmoid(0.458)

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