適合離散值分類的多分類模型——softmax迴歸

適合離散值分類的多分類模型——softmax迴歸 一、什麼是softmax迴歸？ 簡單來說softmax迴歸是用來做多分類任務的模型，是一個單層神經網絡。與線性迴歸模型針對連續值的預測（預測房屋價格、天氣溫度變化等）不同，它更適合離散值的訓練和預測。由於該模型是爲了識別多種類別，故最終的輸出不再是單個值（像relu/sigmoid輸入一個實數，輸出一個實數）或者是二分類情景（只有兩種標記0和1）的

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