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面试：Sigmoid函数的公式和性质函数：如上性质：Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近于0，它能够将任何实数映射到(0,1)区间，使其可用于将任意值函数转换为更适合二分类的函数。 因为这个性质，Sigmoid函数也被当作是化的一种方法，与我们之前学过的MinMaxSclaer同理，是属于数据预处理中的“缩放”功能，可以将数据压缩到[0,1]之内。区别在于，MinMaxScaler化之后，是可以取 到0和1的(值化后就是1，值化后就是0)，但Sigmoid函数只是无限趋近于0和1。
一个探头如果有明显的暗道的话，在排除电缆、声透镜等故障后一般可以初步判断为声头故障。通过专门的检测设备进行检测，从而判断多少晶片故障，具体是哪些晶片故障?一般来讲一个128个晶片的探头如果有几个晶片坏了的影响不太大的。两边的晶片影像相对比***的晶片会小一些。但是如果有十多个以上的晶片故障的话对图像的影响就大了。更换声头要注意新换的声头参数要与原先的声头一致或者尽量接近。主要的参数包括：几何尺寸，晶片的声学参数，此外考虑到实际使用的需要更换探头的声头在外形上要与原来一致。
性质：Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近于0，它能够将任何实数映射到(0,1)区间，使其可用于将任意值函数转换为更适合二分类的函数。 因为这个性质，Sigmoid函数也被当作是化的一种方法，与我们之前学过的MinMaxSclaer同理，是属于数据预处理中的“缩放”功能，可以将数据压缩到[0,1]之内。区别在于，MinMaxScaler化之后，是可以取 到0和1的(值化后就是1，值化后就是0)，但Sigmoid函数只是无限趋近于0和1。
LOGIQ 400 CL 超声诊断系统（美国GE）是我院于1999年购进的原装进口机，为我院主要使用的诊断仪器， 主要用于腹部、心脏、颅内血管、及小检查等诊断。因使用时间过长，近3年内该机器故障频发，常见故障类型主要包括不能正常开机、运行中死机、超声探头不能正常切换等。经研究分析后发现， 故障主要集中在电源模块、硬盘、探头连接板等部位。
注意，虽然我们熟悉的逻辑回归通常被用于处理二分类问题， 但逻辑回归也可以做多分类。·损失函数损失函数：衡量参数 优劣的评估指标，用来求解参数的工具。我们在求解参数 时，追求损失函数，让模型在训练数据上的拟合效果，即预测准确率尽量靠近100%。注意：没有”求解参数“需求的模型没有损失函数，比如KNN，决策树···逻辑回归的损失函数是由 极大似然估计 推导出来的，具体结果可以写作:
超声成像的基本原理是 ：向***发射一组超声波，按一定的方向进行扫描。根据监测其回声的延迟时间强弱就可以判断脏器的距离及性质。经过电子电路和计算机的处理，形成超声图像。工作原理是由关键部件探头将超声波发射到***内，并在***中传播，应用超声波的良好指向性和与光相似的反射、散射、衰减及效应等物理特性，利用其不同的物理参数，采用各种扫查方法进行检查诊断。
