Machine learning 与Matlab不同的Sigmoid函数结果

如何在Java中编写sigmoid函数？，

hx=[0.51,0.51,0.51,0.51,0.51]

的输出是

sigmoid=[1.6,1.6,1.6,1.6,1.6]

，当我在Matlab中这样做时，sigmoid的值是

[0.6248,0.6248,0.6248,0.6248,0.6248]

：

public double[] sigmoidFunction() {
    int i;
    double[] sigmoid = new double[x_theta.length];
    for(i=0;i<x_theta.length; i++)
        sigmoid[i] = 1 / 1 + StrictMath.exp(-x_theta[i]);

    return sigmoid;
}

public double[]sigmoidFunction（）{
int i；
double[]sigmoid=新的double[x_theta.长度]；
对于（i=0；i您忘记了括号：

sigmoid[i] = 1 / 1 + StrictMath.exp(-x_theta[i]);

相当于

sigmoid[i] = (1 / 1) + StrictMath.exp(-x_theta[i]);

诸如此类

sigmoid[i] = 1 + StrictMath.exp(-x_theta[i]);

而你似乎需要

sigmoid[i] = 1 / ( 1 + StrictMath.exp(-x_theta[i]) );

我想，sigmoid[i]=1/1+StrictMath.exp（-x_θ[i]）；应该是sigmoid[i]=1/（1+StrictMath.exp（-x_θ[i]）；几乎可以肯定，你不需要StrictMath。如果你只是想得到再现性，就回到数学上来吧。