我目前正在学习机器学习，但我没有统计学背景。我到处都看到了物流功能，它始终是：
wx + b
但this example in Theano documentation使用了：
wx - b
请问哪一个？我对此很陌生，我不想让自己感到困惑。
答案 0 :(得分：2)
您链接网页上的示例未使用wx - b。这是我假设你引用的公式：
p_1 = 1 / (1 + T.exp(-T.dot(x, w) - b))
您可以将其分解为sigmoid参数和sigmoid function：
arg = T.dot(x, w) + b # sigmoid argument
p_1 = 1 / (1 + T.exp(-arg)) # sigmoid function
所以有两个问题。首先，您没有正确考虑b变量的符号（公式 使用wx + b）。其次，你引用的公式实际上不是sigmoid函数;相反，它是通过传递给 sigmoid函数的参数（输入变量的线性加权和）。