sigmod函数：
sigmod函数是常用的激活函数，函数特点如上，用来表示分类概率。表面上看，是因为函数曲线正好可以用来描述概率关系0-1之间，并且有无限趋近的特点；实际上，sigmod函数确实与分类概率存在特定的联系。
具体分析如下：
在bayes分类中，后验概率表示为
首先看式（2），经过计算概率分布可以求得等价于exp(-z)的形式，其中z=wx+b。
因此，机器学习中可以使用线性模型z=wx+b进行分类，由激活函数求得分类时的概率。
下面是公式推导，前方高能，具体过程可忽略，记住z最终可以表示成线性表达式即可。
