機器學習3：sigmod函式與分類（啟用函式的來龍去脈）
sigmod函式：
sigmod函式是常用的啟用函式，函式特點如上，用來表示分類概率。表面上看，是因為函式曲線正好可以用來描述概率關係0-1之間，並且有無限趨近的特點；實際上，sigmod函式確實與分類概率存在特定的聯絡。
具體分析如下：
在bayes分類中，後驗概率表示為
首先看式（2），經過計算概率分佈可以求得等價於exp(-z)的形式，其中z=wx+b。
因此，機器學習中可以使用線性模型z=wx+b進行分類，由啟用函式求得分類時的概率。
下面是公式推導，前方高能，具體過程可忽略，記住z最終可以表示成線性表示式即可。
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