大家好，我是林译川，今天我们来聊聊机器学习中一个非常重要的函数——Sigmoid函数。你可能经常听到它，但真的懂它吗？今天我们就来深入探讨一下。
什么是Sigmoid函数？
Sigmoid函数，顾名思义，它的图像就像一个S形。它是一个非常常用的函数，在逻辑回归和神经网络中扮演着重要的角色。
Sigmoid函数的表达式和图像
Sigmoid函数的表达式是：sigmoid(z) = 1 / (1 + e^-z)。它的图像连续、光滑，严格单调，当x趋近负无穷时，y趋近于0；趋近于正无穷时，y趋近于1；x=0时，y=0.5。
Sigmoid函数与逻辑回归
Sigmoid函数之所以叫Sigmoid，是因为它的图像很像一个S。这个函数的取值在0-1之间，且在0.5处为中心对称，越靠近x=0的取值斜率越大。逻辑回归（LR）模型就是基于Sigmoid函数实现的。
如何绘制sigmoid函数图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[