基于softmax回归的多分类任务是机器学习领域中的一种常见应用。softmax回归，又称多项逻辑回归或多类逻辑回归，是逻辑回归在多分类问题上的推广。以下是对基于softmax回归的多分类任务的详细解释：
一、softmax回归的原理
softmax回归的核心思想是通过softmax函数将输入数据进行归一化处理，使得每个类别的预测概率之和等于1。在处理多分类问题时，softmax回归能够输出每个类别的概率分布，从而方便进行后续的决策和分析。
具体来说，softmax回归包括两个步骤：
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输入特征向量并计算线性输出：
- 输入一个样本的特征向量x。
- 基于这些输入特征，softmax回归会计算出多个线性输出o1, o2, …, on，其中n是类别的数量。
- 在计算每一个线性输出时，都会依赖一组权重w和偏置b参数。
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将线性输出转换为概率分布：
- 将线性输出o1, o2, …, on输入到softmax函数中。
- softmax函数会将这些线性输出转换为每个类别的预测概率y1, y2, …, yn。
- 转换公式为：yk = e^ok / Σ(e^oi)，其中i从1到n。
- 这样，就得到了
