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3,1,-3 通过 softmax 函数一作用，就映射成为（0，1）的值，而这些值的累和为1，那么我们就可以将其理解成概率，在最后选取输出节点的时候，我们可以选取概率最大的节点，作为我们的预测目标！Python代码实现： ...
这样的结果几乎可以用excel过滤来得到，由于我是ML，数据挖掘，python都是业余小白，仅仅是做练习用，请轻拍~ 1.动机 看了Ng老师的视频，做了练习拿了证书，看了看Tensorflow的基础，玩了玩阿里的PI，也拿别人的代码...
利用带有界限值的概率，我们可以得到一个离散标签预测。它有助于可视化函数的输出，以了解它真正在做什么。nums=np.arange(-10,10,step=1) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(nums,sigmoid(nums),'r') ...
