内容概要：
本笔记本介绍了Softmax分类算法在机器学习领域的应用。Softmax函数是逻辑回归的推广，适用于多类别输出问题。通过详细解析算法原理、数学模型及其在Python中的实现过程，本教程旨在帮助读者深入理解Softmax分类的工作机制，并学会如何在实际数据集上应用该算法进行有效分类。我们还将探讨如何评估模型性能，以及如何调整参数以改进分类结果。
适用人群：
数据科学家和机器学习工程师
大数据分析师
研究生及高年级本科生专攻计算机科学、统计学或相关领域
技术经理和决策者寻求了解机器学习应用
AI爱好者和自学者
使用场景及目标：
Softmax分类算法广泛应用于各种机器学习和数据分析场景，特别是在需要处理多类别输出的情况，如图像识别、自然语言处理和客户分群等领域。本教程的目标是使读者能够：
掌握Softmax分类算法的理论基础和数学原理。
学习如何在Python中实现Softmax分类，包括数据预处理、模型建立、训练和评估。
理解如何使用Softmax模型解决实际的分类问题，并对结果进行解释。
学会如何调试模型和改进分类性能。
其他说明：
【配合“动手学深度学习”补充使用】
