Machine learning 如何使用乙状结肠函数的结果作为神经元的输出？这个0比1的值是什么意思？

我已经知道z=x1*w1+x2*w2+…+席*Wi+偏倚，S函数为y＝1/1＋E^—z；y是0比1

我的问题是，如何使用y的值？我读过一些文章，如：

Y只是一个数字；如果y>0.5，则必须设置阈值才能触发， 所以神经元的输出将是二进制输出。 Y是概率。如果有多个类，则0为A类，神经元输出为A；0.1三篇文章都是正确的。。。对于正在讨论的应用程序。答案1的第一个短语非常准确：Y只是一个数字。根据应用程序的不同，您可以使用它将输入分为两个类别1中的一个、几个类别2中的一个、具有模型正在研究的特征的概率、输入到下一个没有特定描述的第3层，或取决于您的应用程序的一些其他解释

你问题的一个简单版本可能是，我只是做了一个线性回归，得到了数据集的斜率。我怎样使用这个斜坡

sigmoid函数只是许多有用的变换函数之一。它的特殊属性包括

其输出限制在0、1的范围内。 类似大小的大值之间差别不大，即对于较大的正输入和负输入，梯度接近于0。 它能很好地区分接近0的数字；最大梯度为1。

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你能描述一下你要解决的任务吗？是二元分类还是多类分类还是其他分类？您计划使用什么机器学习软件？根据任务的不同，您提到的所有选择都是有效的。