로지스틱 함수 구현.

위와같은 Softmax 펑션을 구하기 위해서 간단한 파이썬 공식을 이용할수 있다.

def softmax(x):

    e = np.exp(np.array(w) / t)

    dist = e / np.sum(e)

    return dist

def softmax(x):

    e_x = np.exp(x - np.max(x))

    out = e_x / e_x.sum()

    return out

여기서 쎄타 θ 는 벡터의 가중치, x는 벡터의 입력값에 해당한다.  x

x

결국, 0과 1의 이진방식으로 구별될수 있다.