第1关：softmax回归原理

任务描述

本关任务：使用Python实现softmax函数。

#encoding=utf8
import numpy as npdef softmax(x):'''input:x(ndarray):输入数据,shape=(m,n)output:y(ndarray):经过softmax函数后的输出shape=(m,n)'''#********* Begin *********#x -= np.max(x, axis = 1, keepdims = True) #为了稳定地计算softmax概率， 一般会减掉最大的那个元素x = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis = 1, keepdims = True)#********* End *********#return x

第2关：softmax回归训练流程

任务描述

本关任务：使用python实现softmax回归算法，使用已知鸢尾花数据对模型进行训练，并对未知鸢尾花数据进行预测

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderdef softmax