Matlab 代码详解：线性变换、Sigmoid 和 Softmax 函数在预测中的应用

本文将详细解释 Matlab 代码中关于 y1 和 y2 的计算过程及含义。

首先，y1 是通过对输入数据 X 进行线性变换和 sigmoid 函数处理得到的预测结果。具体来说，代码中使用权重参数 W 对输入数据 X 进行线性变换，并使用偏置参数 b1 来调整线性变换的偏移量。随后，sigmoid 函数被应用于线性变换的结果，将结果映射到一个范围在 0 到 1 之间的概率值。

另一方面，y2 是通过对输入数据 X 进行线性变换和 softmax 函数处理得到的预测结果。与 y1 的计算类似，代码使用权重参数 W 对输入数据 X 进行线性变换，并使用偏置参数 b2 来调整线性变换的偏移量。之后，softmax 函数被应用于线性变换的结果，将结果映射到一个概率分布，使得所有类别的概率之和为 1。

简单来说，y1 通常用于二分类问题，而 y2 用于多分类问题。y1 和 y2 的计算过程展示了线性变换、sigmoid 和 softmax 函数在预测模型中的应用，这些函数在机器学习中扮演着重要的角色。