Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Hàm sigmoid

    Hàm sigmoid là "trái tim" của logistic regression, biến điểm số thực bất kỳ thành xác suất trong (0,1)(0, 1)(0,1):

    σ(z)=11+e−z\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}σ(z)=1+e−z1​

    Cho nnn giá trị ziz_izi​, hãy tính σ(zi)\sigma(z_i)σ(zi​) cho từng giá trị. Gợi ý: dùng np.exp.

    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: số nguyên nnn. Dòng thứ hai: nnn số thực ziz_izi​ cách nhau dấu cách.

    • Ràng buộc đầu vào:

      1 ≤ n ≤ 1000; |z| ≤ 500.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng gồm nnn số thực: σ(z1),…,σ(zn)\sigma(z_1), \dots, \sigma(z_n)σ(z1​),…,σ(zn​), mỗi số làm tròn 2 chữ số thập phân ({:.2f}), cách nhau dấu cách.

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    3
0 2 -2

    Đầu ra:

    0.50 0.88 0.12

    Giải thích:

    σ(0) = 1/2 = 0.50; σ(2) = 1/(1+e⁻²) ≈ 0.88; σ(−2) = 1/(1+e²) ≈ 0.12

    Đang tải editor...