用Python手动实现逻辑回归与Softmax回归(代码) 🐍💻📝

在数据科学和机器学习领域，逻辑回归和Softmax回归是两种非常重要的算法，它们在分类问题中有着广泛的应用。今天，我们将一起动手用Python来实现这两种算法，从零开始理解其背后的数学原理和逻辑。🚀

首先，让我们了解一下逻辑回归。尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种用于解决二分类问题的算法。通过构建一个线性模型，并使用Sigmoid函数将输出映射到0到1之间，我们可以得到样本属于某一类的概率。🎯

接下来，我们转向Softmax回归，它实际上是逻辑回归的一种扩展，用于处理多分类问题。通过Softmax函数，我们可以将多个线性模型的输出转换为概率分布，从而确定样本属于各类别的概率。📚

在这个过程中，我们将使用Python编写代码来实现这些算法，同时也会探讨如何使用梯度下降法来优化模型参数。👩‍💻

最后，我们将通过一些示例数据集来测试我们的实现，看看我们的模型是否能够准确地进行分类预测。📊

通过这次实践，相信你不仅能加深对逻辑回归和Softmax回归的理解，还能提升自己的编程能力。🌟

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