深度学习

探索深度学习中的线性回归方法，揭示其在数据预测和模式识别方面的潜力。通过本文，了解如何运用先进的算法和技术，实现准确、高效的预测模型。

模型选择（数据集划分）、模型评估（从泛化误差的引入 到 过拟合、欠拟合现象，最后使用正则化解决过拟合问题）

本文介绍了Softmax回归的基本原理和应用。Softmax回归是一种常见的多分类模型，它可以将输入的特征与相应的标签进行映射，并通过使用Softmax函数来计算每个类别的概率分布。