本文分析了Sigmoid函数在机器学习中的应用，特别是逻辑回归和人工神经网络。Sigmoid函数以其S形曲线、连续光滑特性和值域(0,1)与概率联系紧密而闻名。在逻辑回归中，Sigmoid函数将线性输出转换为概率预测，具有数学处理便利性和概率解释直观性。尽管存在非零中心输出和计算成本高的缺点，Sigmoid函数的归一化输出、梯度平滑和可微性使其在二分类问题中具有优势。通过优化方法，如参数调整和改进激活函数，可以提高Sigmoid函数在实际应用中的表现。