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上传时间: 2021-01-06
详细说明：应用场景
Softmax回归虽然名字叫回归，但它在多个线性回归输出基础上，经过了softmax operator，且最小化的是交叉熵损失，被用作多分类。
Softmax回归应用于多分类场景，也即给定多个特征，预测各类别的概率，比如图片多类别分类。
类似的，Logistics回归是在单个线性回归输出的基础上，经过了sigmoid operator，且最小化的是交叉熵损失，被用作二分类。
模型
特征数mmm，类别数qqq，样本数nnn。
单样本
在每个类别上的预测值都是一个线性回归计算；
在qqq个类别上的预测值可以写为：
y^=W⊤x+b,
\hat{\mathbf y} = \mathbf{W
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