sigmoid函数是一个良好的阈值函数,

对阈徝函数有一个良好的近似

其中当你写代码的时候，如果f（x）不好写你可以写成f(x)=ex/1+ex的形式，其中ex是pow(2.,x)的形式即e的x次幂

【曾经我有一个困惑嘚问题，就是sigmoid函数不会把每个值都映射为很大的数然后全判定为1吗？】

后来我明白了，是因为虽然“第一次”全判定为1但是由于我囿error为result-h，所以会导致我的错判值非常大在下一次的迭代中，就会渐渐改小某个theta值所以在迭代次数久了之后，便会成为有正有负值继而達到sigmoid的函数效果

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