python exp()函數在機器學習中的應用

exp() 函數在 Python 中是一個內置函數，它返回 e（自然對數的底）的指定次冪。在機器學習中，exp() 函數通常與激活函數、損失函數和其他數學計算相關。

以下是 exp() 函數在機器學習中的一些應用：

1. 激活函數：在神經網絡中，激活函數用于引入非線性特性。一種常見的激活函數是 Softmax 函數，它使用 exp() 函數來計算輸出概率分布。

import numpy as np

def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

2. 損失函數：在機器學習中，損失函數用于衡量模型預測值與真實值之間的差異。一種常見的損失函數是交叉熵損失，它在計算過程中可能會用到 exp() 函數。

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    return -np.sum(y_true * np.log(y_pred))

3. 指數加權平均：在時間序列分析和其他領域，指數加權平均是一種平滑技術，用于減少數據中的噪聲。exp() 函數在計算權重時起到關鍵作用。

def exponential_moving_average(data, alpha):
    result = []
    for i, value in enumerate(data):
        if i == 0:
            weighted_value = value
        else:
            weighted_value = alpha * value + (1 - alpha) * result[-1]
        result.append(weighted_value)
    return result

4. 其他數學計算：在機器學習中，exp() 函數還可以用于其他數學計算，如求解微分方程、計算矩陣指數等。

總之，exp() 函數在機器學習中的應用廣泛，它在激活函數、損失函數和其他數學計算中發揮著重要作用。