在当今的数据科学和机器学习领域，Softmax回归是一种非常重要的算法，尤其是在处理多分类问题时。本文档旨在深入探讨Softmax回归及其损失函数，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。

首先，让我们了解一下什么是Softmax回归。简单来说，它是一种将线性回归模型的输出转换为概率分布的方法。通过这种方式，我们可以将一个包含多个类别的预测问题转化为多个二分类问题的组合，从而更准确地进行分类预测。

接下来，我们来谈谈损失函数。损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的一种方式。在Softmax回归中，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。这个函数能够有效地评估模型在多分类任务上的表现，并指导模型优化方向。

最后，我们通过几个简单的示例代码，演示了如何在实际项目中实现Softmax回归及使用交叉熵损失函数进行训练。希望这些内容能帮助大家更好地掌握Softmax回归的核心概念及其在实践中的应用。

希望这篇笔记对你的学习有所帮助！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。