logistic function câu

• This function g is known as "sigmoid function", or "logistic function".
  Trong đó g(z) được gọi là logistic function hay sigmoid function.
• This function g is known as "sigmoid function", or "logistic function".
  Trong đó g(z) được gọi là logistic function hay sigmoid function.
• This is the task of the logistic function, also called the sigmoid function.
  Đây là nhiệm vụ của hàm logistic, còn được gọi là hàm sigmoid.
• This is an example of both diminishing returns and the logistic function.
  Đây là một ví dụ của cả hai giảm dần trở về và các chức năng hậu cần.
• This is called the sigmoid function, or the logistic function,
  Mô hình của bài toán này là hàm sigmoid(sigmoid function) hay còn gọi là logistic function.
• This is called the sigmoid function, or the logistic function,
  Mô hình của bài toán này là hàm sigmoid(sigmoid function) hay còn gọi là logistic function.
• This function is called sigmoid or logistics function.
  Mô hình của bài toán này là hàm sigmoid(sigmoid function) hay còn gọi là logistic function.
• For this post, we’ll use a very common logistic function called the sigmoid function.
  Chúng ta sẽ sử dụng một hàm gần đúng với Step Function được gọi là Sigmoid Function:
• The logistic function appears like a big ‘S’ and will change any value into the range 0 to 1.
  Hàm logistic trông giống như một S lớn và sẽ biến đổi bất kỳ giá trị nào thành 0-1.
• The logistic function looks like a big S and will transform any value into the range 0 to 1.
  Hàm logistic trông giống như một S lớn và sẽ biến đổi bất kỳ giá trị nào thành 0-1.
• This function is called sigmoid logistic function, which is the reason why this algorithm is called "logistic regression".
  Trong đó là hàm logistic (sigmoid), đây cũng là lí do phương pháp này gọi là logistic regression.
• It measures the relationship between the categorical dependent variable and one or more independent variables by estimating probabilities using a logistic function, which is the cumulative logistic distribution.
  Nó đo lường mối quan hệ giữa biến phụ thuộc phân loại và một hoặc nhiều biến độc lập bằng cách ước tính xác suất sử dụng một hàm logistic, là sự phân bố tích lũy logistic.
• This is useful because we can apply a rule to the output of the logistic function to snap values to 0 and 1 (e.g. IF less than 0.5 then output 1) and predict a class value.
  Điều này rất hữu ích bởi vì chúng ta có thể áp dụng một quy tắc cho đầu ra của hàm logistic để tăng giá trị cho 0 và 1 (ví dụ IF ít hơn 0.5 sau đó đầu ra 1) và dự đoán một lớp giá trị.
• The corresponding probability of the value labeled "1" can vary between 0 (certainly the value "0") and 1 (certainly the value "1"), hence the labeling; the function that converts log-odds to probability is the logistic function, hence the name.
  Xác suất tương ứngcủa giá trị có nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”), do đó ghi nhãn; hàm chuyển đổi tỷ lệ chênh lệch log thành xác suất là hàm logistic, do đó tên.
• The corresponding probability of the value labeled "1" can vary between 0 (certainly the value "0") and 1 (certainly the value "1"), hence the labeling; the function that converts log-odds to probability is the logistic function, hence the name.
  Xác suất tương ứngcủa giá trị được gắn nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”), do đó ghi nhãn; hàm chuyển đổi tỷ lệ cược log thành xác suất là hàm logistic, do đó có tên.