📚深度学习🚀Softmax回归(一)念和原理💡_头歌深度学习第1关: 🎓

在开始探索深度学习的奇妙世界之前，我们首先要了解一个基础而重要的概念——Softmax回归。🌟 Softmax函数是一种将线性回归的结果转换为概率分布的方式，它在多分类问题中扮演着至关重要的角色。🎯

首先，让我们回顾一下线性回归的基本概念。🔍 在线性回归中，我们试图找到一个最佳拟合直线来预测连续值。然而，在多分类任务中，我们需要一种方法来将这些预测值转换成概率。这时候，Softmax函数就登场了！🌈

通过Softmax函数，我们可以将任意实数向量转换成一个概率分布，其中每个元素代表该类别的概率。这样一来，即使模型输出的是任意数值，我们也能轻松地理解各个类别的相对可能性。💡

掌握Softmax回归的概念和原理是迈向深度学习的第一步。🌱 在接下来的学习过程中，我们将更深入地探讨如何实现和优化这一过程。💪 无论你是初学者还是有一定经验的学习者，这都是一个值得掌握的重要知识点。🌐

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