机器学习中的数学——常用概率分布(十二):逻辑斯谛分布(Logistic 分布)
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设 X X X是连续随机变量, X X X服从逻辑斯谛分布(Logistic 分布)是指 X X X具有下列分布函数和密度函数:
F ( x ) = P ( X ≤ x ) = 1 1 + e − ( x − μ ) γ F(x)=P(X\leq x)=\frac{1}{1+e^{-\frac{(x-\mu)}{\gamma}}} F(x)=P(X≤x)=1+e−γ(x−μ)1
f ( x ) = F ′ ( x ) = e − ( x − μ ) γ γ ( 1 + e − ( x − μ ) γ ) 2 f(x)=F'(x)=\frac{e^{-\frac{(x-\mu)}{\gamma}}}{\gamma(1+e^{-\frac{(x-\mu)}{\gamma}})^2} f(x)=F′(x)=γ(1+e−γ(x−μ))2e−γ(x−μ)
其中, μ \mu μ为位置参数, γ > 0 \gamma>0 γ>0为形状参数。
逻辑斯谛分布的密度函数 f ( x ) f(x) f(x)和分布函数 F ( x ) F(x) F(x)的图形如下图所示。分布函数属于逻辑撕帝函数,其图形是一条S形曲线(sigmoid curve)。该曲线以点 ( μ , 1 2 ) (\mu,\frac{1}{2}) (μ,21)为中心对称,即满足
F ( − x + μ ) − 1 2 = − F ( x − μ ) + 1 2 F(-x+\mu)-\frac{1}{2}=-F(x-\mu)+\frac{1}{2} F(−x+μ)−21=−F(x−μ)+21
曲线在中心附近增长速度较快,在两端增长速度较慢。形状参数 γ \gamma γ的值越小,曲线在中心附近增长得越快。
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