Softmax回归虽然叫做回归，但其实是一种分类。
使用Softmax操作自得到每个类的预测置信度。
回归与分类：
回归估计一个连续值
分类预测一个离散类别
怎么从回归过渡到分类？
无校验比例：
校验比例：
Softmax与交叉熵损失：（衡量预测和标号的区别）
损失函数：
下列图中，蓝色表示真实值y取0时的函数图像；
绿色是对应的似然函数
橙色是损失函数的梯度
第一种：均方损失函数
似然函数为一个高斯分布。
第二种：
第三种：Huber's Robust Loss(对前两种的综合)
Softmax从零开始实现：
Softmax的简洁实现：
