Task1 softmax
线性回归， softmax
给定由d个特征描述的示例? = (x1; x2; … ; xd)，其中，xi是在第i个特征上的取值，线性模型试图学得一个通过特征的线性组合来进行预测的函数，即
损失函数定义为：
可用高斯误差推导出：
迭代优化过程采用梯度下降优化。
softmax 函数
一般在神经网络中， softmax可以作为分类任务的输出层。一般针对多分类任务，其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率，比如我有一个分类任务，要分为三个类，softmax函数可以根据它们相对的大小，输出三个类别选取的概率，并且概率和为1。
softmax函数的公式是这种形式：
Softmax 函数可以将样本的输出转变成概率密度函数，由于这一很好的特性，我们就可以把它加装在神经网络的最后一层，随着迭代过程的不断深入，它最理想的输出就是样本类别的 One-hot 表示形式。
计算 Softmax 函数的梯度