GPT时代学算法10，分类模型

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GPT时代学算法10，分类模型

 

重点标签 机器学习、分类问题、sigmoid函数、损失函数、二分类

文章摘要

在这篇文章中，作者小林coding介绍了机器学习中的分类问题，与回归问题不同，分类问题的预测结果是离散的类别。文章首先解释了分类问题的概念，包括二分类和多分类问题，并以预测天气为例说明了二分类问题的应用。接着，文章详细介绍了sigmoid函数，它是二分类问题中用于输出层的激活函数，其值域在(0, 1)之间，可以表示为概率。此外，文章还讨论了为什么在分类问题中使用交叉熵损失函数而不是均方差损失函数，指出sigmoid函数在z值较大或较小时导数接近于零，导致梯度下降速度慢，而交叉熵损失函数可以提供更大的梯度，加快模型收敛。

文章最后，作者提醒读者分享、点赞，并预告了下一篇文章将详细讲解交叉熵损失函数的数学原理。同时，作者强调了AIGC视界将持续分享程序员学习和面试相关的知识。

文章来源

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原文作者: AIGC视界