📚今天来聊聊机器学习中的两个重要函数：Logistic函数和Softmax函数！这两个函数是分类问题中的明星选手，它们让模型预测变得更加科学且有条理。😊

首先登场的是Logistic函数（Sigmoid函数）。它的数学表达式是：

\[ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \]

这个函数就像一个“决策开关”，能把任意实数压缩到(0, 1)区间内，特别适合用来解决二分类问题。例如，判断一封邮件是不是垃圾邮件？只要计算概率值，超过某个阈值就判定为垃圾邮件！🎯

接下来是Softmax函数，它是多分类问题的“万能钥匙”。它将多个数值转化为概率分布，公式如下：

\[ S(y_i) = \frac{e^{y_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{y_j}} \]

比如在图像识别中，一张图片可能被归类为猫、狗或兔子，Softmax会给出每个类别的概率值，总和为1，方便我们选择最高概率的那个类别！🐾

这两个函数简单却强大，是深度学习的基础工具！💡