Sigmoid 函数(logistic函数)
其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。
(f(x)= frac{1} {(1+e^x)})
该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x= 0时，y=0.5.
优点：
1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。
2.求导容易。
缺点：
1.由于其软饱和性，容易产生梯度消失，导致训练出现问题。
2.其输出并不是以0为中心的。
应用：
logistic函数在统计学和机器学习领域应用最为广泛或者最为人熟知的肯定是逻辑回归模型了。逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）作为一种对数线性模型（log-linear model）被广泛地应用于分类和回归场景中。此外，logistic函数也是神经网络最为常用的激活函数，即sigmoid函数。