線性迴歸與softmax迴歸的區別

線性迴歸是一種迴歸算法，根據當前數據去學習直線的兩個參數。可以用輸入特徵維度爲2輸出爲1的單層神經網絡來實現。線性迴歸模型適⽤於輸出爲連續值的情景   softmax迴歸，是一種分類方法，模型輸出可以是⼀個 像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使⽤諸如softmax 迴歸在內的 分類模型。和線性迴歸不同，softmax 迴歸的輸出單元從⼀個變成了多個，且引⼊了softmax

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