Ir al contenido principal

[NLP][Regresión logistica] Función sigmoide

La función sigmoide, también conocida como función logística, es una función matemática que tiene una característica forma de “S”. Se utiliza comúnmente en la regresión logística y las redes neuronales para introducir la no linealidad en el modelo y para convertir valores numéricos en probabilidades.

La función sigmoide se define como:

Donde:

  • x es la entrada a la función.
  • e es la base del logaritmo natural.

La función sigmoide tiene varias propiedades interesantes:

  1. Rango: La salida de la función sigmoide está en el rango (0, 1), lo que la hace útil para convertir valores arbitrarios en probabilidades.

  2. Derivada: La derivada de la función sigmoide puede ser expresada en términos de la propia función sigmoide: . Esta propiedad es útil durante el entrenamiento de las redes neuronales, ya que simplifica el cálculo del gradiente.

  3. No linealidad: La función sigmoide es no lineal, lo que significa que puede capturar patrones más complejos en los datos.

  4. Suavidad: La función sigmoide es suave y diferenciable en todas partes, lo que la hace adecuada para métodos de optimización como el descenso del gradiente.

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

[DATA SCIENCE] [R PROGRAMMING] [DATA VISUALIZATION] Explorando Técnicas de Análisis y Visualización de Datos en R

  Introducción En el análisis de datos, la correcta partición y visualización de los datasets es crucial para obtener conclusiones precisas y valiosas. En este artículo, exploraremos diversas técnicas en R para particionar datasets, crear histogramas, scatterplots, boxplots, y ajustar curvas de regresión y suavizado. 1. Partición de Datasets La partición de datasets es una etapa fundamental en el proceso de machine learning. Permite dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para asegurar que nuestros modelos se entrenen y evalúen adecuadamente. Función para Particionar Datasets # Función para automatizar la partición de datasets partition_data <- function(data, target_column, train_ratio = 0.7, validate_ratio = NULL, seed = 123) {   # Establecer la semilla para reproducibilidad   set.seed(seed)      # Crear partición de entrenamiento   training_ids <- createDataPartition(data[[target_column]], p = train_ratio, list = FA...
Publicar un comentario
Leer más

[Machine Learning][Python][Clasificación] Understanding Support Vector Machines with Python

Support Vector Machines con Python Support Vector Machines con Python Support Vector Machines (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisado muy potentes, a menudo utilizados para problemas de clasificación. Este artículo demuestra cómo utilizar SVM en Python con la biblioteca scikit-learn y proporciona una explicación de la teoría subyacente. 1. Implementación en Python Código en Python: import numpy as np # Biblioteca para trabajar con arreglos y operaciones matemáticas import matplotlib.pyplot as plt # Biblioteca para crear gráficos y visualizaciones from sklearn import datasets # Módulo para cargar y manejar conjuntos de datos estándar from sklearn.model_selection import train_test_split # Función para dividir los datos en entrenamiento y prueba from sklearn.svm import SVC # Clase para implementar Support Vector Machines # 1. Cargar datos # Usaremos el dataset de iris, seleccionando solo dos clases para sim...
Publicar un comentario
Leer más

[Validación Cruzada] [Machine Learning] [Evaluación de Modelos] [Ciencia de Datos] [R Programming] [Resampling] Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales

Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales La validación cruzada es un conjunto de técnicas utilizadas para evaluar la capacidad de generalización de un modelo de machine learning. Su objetivo principal es determinar cómo de bien puede el modelo desempeñarse con datos no vistos, proporcionando una evaluación más robusta y fiable en comparación con dividir los datos en un simple conjunto de entrenamiento y prueba. Principales Técnicas de Validación Cruzada 1. K-Fold Cross Validation (Validación Cruzada K-Fold) El conjunto de datos se divide en \(k\) particiones o "pliegues" de igual tamaño. El modelo se entrena \(k\) veces: en cada iteración, un pliegue diferente se utiliza como conjunto de prueba y los \(k-1\) pliegues restantes como conjunto de entrenamiento. La métrica final (por ejemplo, precisión, F1, etc.) se c...
Publicar un comentario
Leer más