機器學習系列之（三） softmax迴歸

前言 很多人都把softmax迴歸當做logistic迴歸的擴展形式，但是在我看來，這兩個迴歸方式的差異還是很大的，差異如下： 邏輯迴歸針對的數據是符合二項分佈的數據，而softmax迴歸針對的是符合多項分佈的數據。 邏輯迴歸對線性組合後的數據進行非線性轉化的時候採用的是logistic函數，將原始數據映射爲（0-1）之間的數字，而softmax迴歸採用的是softmax函數，他通過與類別數相等的

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