Softmax迴歸---多分類問題

在讀文章之前，先讀Logistic迴歸,Logistic迴歸是Softmax迴歸的特殊情況，即二分類情況。 softmax函數的本質就是將一個K維的任意實數向量壓縮（映射）成另一個K維的實數向量，其中向量中的每個元素取值都介於（0，1）之間。 softmax的迴歸函數是： 寫成矩陣的形式如下： 最後實際求的是： softmax的損失函數爲： 用梯度下降法求解，對seta求偏導如下。 seta的迭代

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