JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

import numpy as np

w, b = 2.0, -3.0
x = np.array([1.5, 3.0])
z = w * x + b
p = 1 / (1 + np.exp(-z))
print(round(p[0], 2), round(p[1], 2))

0.5 0.95

Ждать 0.0 при нулевом счёте: сигмоида от 0 равна 1 / (1 + 1) = 0.5 — точке, где модель считает оба класса равновероятными.
Ждать 0.05 при счёте 3: с np.exp(-z) в знаменателе положительный счёт даёт вероятность больше 0.5; 0.05 получилось бы только с np.exp(z).

JuniorТеорияЧасто

Python

import numpy as np

w, b = 2.0, -3.0
x = np.array([1.5, 3.0])
z = w * x + b
p = 1 / (1 + np.exp(-z))
print(round(p[0], 2), round(p[1], 2))

0.5 0.95

Ждать 0.0 при нулевом счёте: сигмоида от 0 равна 1 / (1 + 1) = 0.5 — точке, где модель считает оба класса равновероятными.
Ждать 0.05 при счёте 3: с np.exp(-z) в знаменателе положительный счёт даёт вероятность больше 0.5; 0.05 получилось бы только с np.exp(z).