1. softmax回归模型（分类模型）
2. 交叉熵损失函数
最小化交叉熵损失函数等价于最大化训练数据集所有标签类别的联合预测概率
3. 模型预测评价（准确率--正确预测数量/总预测数量）
4. 小结
1. softmax回归是单层神经网络的分类问题，输出为总类别数
2. 交叉熵适合衡量两个概率分布的差异
