Softmax回归，也称为softmax分类或多项式逻辑回归，是一种广泛应用于多分类任务的机器学习算法。它在二分类问题的逻辑回归基础上扩展，能够处理具有多个类别的问题。在这个训练程序中，我们将深入理解Softmax回归的工作原理，以及如何通过Python实现其训练过程。
我们从`Sr_train.py`开始，这是主要的训练脚本。在这个脚本中，会调用其他辅助函数来加载数据、计算损失、更新权重，并进行可视化。数据加载通常由`load_data.py`完成，它可能包含了读取数据集（如`SoftInput.txt`）并将其转化为合适的输入格式的功能。数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
`gradientAscent.py`包含了梯度上升算法的实现，这是优化模型参数的主要方法。在Softmax回归中，我们通过梯度上升来最小化损失函数，寻找最佳的权重向量。损失函数通常是交叉熵损失，它衡量模型预测的概率分布与实际类别之间的差异。`cost.py`可能包含了计算损失函数的代码。
`weights`文件可能存储了训练完成后得到的最佳权重，这些权重可以用于预测新的样本类别。`save_model.py`则负责将训练好的模型保存到文件，以便于后续使用。
`rowsum.txt`文件可能包含了数据集每一行的和，这在某些数据预处理步骤中可能会用到，例如归一化。
在训练过程中，Softmax回归的模型输出一个概率分布，其中每个类别的概率总和为1。模型通过最大化正确类别的概率来学习权重。这个概率分布是由原始的线性输出（每个类别的得分）通过softmax函数转换得到的。
训练过程中的可视化通常包括损失函数随迭代次数的变化图，以及权重更新的轨迹，这有助于我们理解模型的收敛情况和性能。
这个Softmax Regression训练程序提供了从数据预处理、模型训练、参数优化到模型评估和保存的完整流程。通过运行和分析这个程序，我们可以深入理解多分类问题的解决策略，以及如何利用Python和相关的机器学习库（如NumPy或Scikit-learn）来实现这些算法。
