softmax回归的从零开始实现代码，完成对Fashion-MNIST数据集的训练和预测任务

softmax回归是一种分类模型，常用于多分类问题。它首先通过线性变换将输入映射到一个连续的概率分布上，然后用softmax函数将其转换为概率值，每个类别的概率之和为1。下面是一个基本的Python实现，使用numpy库，并结合Fashion-MNIST数据集：

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 加载Fashion-MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0   # 归一化像素值
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)   # 转换为one-hot编码

# 初始化模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),   # 展平输入
    Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层，ReLU激活
    Dense(10, activation='softmax')   # 输出层，softmax激活用于多分类
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# 预测
predictions = model.predict_classes(x_test)

在这个例子中：
1. 我们首先加载Fashion-MNIST数据并预处理。
2. 创建一个简单的Sequential模型，包含一个全连接层和一个带softmax的输出层。
3. 使用`compile`方法配置优化器、损失函数（对于多类别问题，通常选择交叉熵损失）以及评估指标（准确率）。
4. `fit`方法用于模型训练，这里设置了10个epochs，并保留20%的数据作为验证集。
5. 最后，我们用测试数据做预测，并返回类别标签。