softmax回归

softmax函数 总共有k个类别，一个样本属于类别i的概率为： 对数似然函数 类似逻辑回归，构建softmax的对数似然函数： 损失函数 对损失函数求导： 求解 梯度上升 softmax和多个逻辑回归的区别 对于选择softmax分类器还是个logistic分类器，取决于所有类别之间是否互斥。 所有类别之间明显互斥用softmax分类器，所有类别之间不互斥有交叉的情况下最好用个logistic分

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