用numpy写出一个softmax回归的代码

下面是用numpy写出一个softmax回归的代码的示例：

import numpy as np

# 数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 2]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

# 定义softmax函数
def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

# 定义损失函数
def cross_entropy_loss(pred, target):
    return -np.sum(target * np.log(pred))

# 初始化参数
W = np.zeros((2, 2))
b = np.zeros(2)

# 定义学习率和迭代次数
learning_rate = 0.1
num_epochs = 1000

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    z = np.dot(X, W) + b
    y_pred = softmax(z)

    # 计算损失
    loss = cross_entropy_loss(y_pred, np.eye(2)[y])

    # 反向传播
    dW = np.dot(X.T, y_pred - np.eye(2)[y])
    db = np.sum(y_pred - np.eye(2)[y], axis=0)

    # 更新参数
    W -= learning_rate * dW
    b -= learning_rate * db

    # 输出损失
    if epoch % 100 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}, loss={loss}")

# 使用训练好的模型进行预测
z = np.dot(X, W) + b
y_pred = softmax(z)
print(y_pred)

这是一个简单的softmax回归的代码，其中使用了numpy库，主要实现了前向传播、反向传播和参数更新，可以用来解决二分类问题。

注意：以上示例代码仅供参考。在实际应用中，可能需要更复杂、更精确的代码来实现softmax回归。