使用 Numpy 实现 sigmoid函数

借助Sigmoid激活函数，我们能够减少训练期间的损失，因为它消除了机器学习模型在训练时的梯度问题。

# Import matplotlib, numpy and math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
  
x = np.linspace(-10, 10, 100)
z = 1/(1 + np.exp(-x))
  
plt.plot(x, z)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Sigmoid(X)")
  
plt.show()

输出 ：

示例 #1：

# Import matplotlib, numpy and math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
  
x = np.linspace(-100, 100, 200)
z = 1/(1 + np.exp(-x))
  
plt.plot(x, z)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Sigmoid(X)")
  
plt.show()

输出 ：