Sigmoid函数，又称逻辑函数，是一种常见的激活函数，其数学表达式为σ(x) = 1 / (1 + e^{-x})。该函数呈现S型曲线，将任意实数输入映射到(0,1)区间，输出值可解释为概率，常用于机器学习中的二分类问题，如逻辑回归模型，以引入非线性并实现概率预测。
在AI产品开发的实际落地中，Sigmoid函数广泛应用于推荐系统的点击率预估、金融风控的概率评分以及用户行为预测等场景。AI产品经理需理解其特性，如饱和区导致的梯度消失问题，以便在模型设计中选择替代激活函数（如ReLU）或优化策略，从而提升产品的准确性和效率。
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