是特征函数 。 当我们将参数和特征函数均视为一个向量 ， 向量的长度就是样本的个数 。
特征函数的选取并不唯一 ， 我们可以选取一种较为简单的二值形式 ， 样本的target的取值满足于一定的关系 ， 函数值就为x ， 否则为0 。 比如 ， 一个二分类问题 ， 我们当y等于其中的一个类别时 ， 函数值就为x ， 其余则为0 。 当我们将参数和特征函数均视为一个向量 ， 向量的长度就是样本的个数 。
假设类别标记为{0 ， 1} ， 那么就非常自然的导出：
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就得到了sigmoid函数 ， 如果我们继续扩展到多分类 ， 那么就可以得到softmax函数 。
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作者：唐僧不用海飞丝
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