softmax回归基本原理概述

softmax回归是一种常用的分类算法，它的基本原理是将输入的特征向量进行加权求和，然后通过softmax函数将结果转换为概率分布，最终确定输入属于哪个类别。具体来说，softmax回归的数学模型可以表示为：y = softmax(Wx + b)，其中x是输入的特征向量，W和b是模型的参数，y是输出的概率分布。softmax函数的定义为：softmax(z) = exp(z) / sum(exp(z))，其中z是一个向量，exp表示指数函数，sum表示求和函数。通过训练模型的参数W和b，可以使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近，从而实现分类的目的。