我来尝试回答一下首先lr满足伯努利分布，而伯努利分布可以转化为指数分布只要类条件概率满足指数分布的，其后验都可以写成sigmoid函数的形式这是说lr可以转化为sigmoid。
优點：实现简单可以无限求导。而且可以从（负无穷正无穷）映射到（0，1）符合概率分布
缺点：导数形式在（0，0.25）容易出现梯度消夨；只能处理二分问题。
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Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据同时还提供list，setzset，hash等数据结构的存储
3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的數据保持在磁盘中重启的时候可以再次加载进行使用。
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（1）将线性输出值压缩到[0, 1],能够得到各个类别的概率输出
sigmoid函数特点：在0附近变化很快，在两端缓慢增大或减小
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