回归可以用于预测多少的问题。 比如预测房屋被售出价格，或者棒球队可能获得的胜场数，又或者患者住院的天数。
事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”：
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某个电子邮件是否属于垃圾邮件文件夹？
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某个用户可能注册或不注册订阅服务？
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某个图像描绘的是驴、狗、猫、还是鸡？
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某人接下来最有可能看哪部电影？
通常，机器学习实践者用分类这个词来描述两个有微妙差别的问题：
- 我们只对样本的“硬性”类别感兴趣，即属于哪个类别；
- 我们希望得到“软性”类别，即得到属于每个类别的概率。 这两者的界限往往很模糊。其中的一个原因是：即使我们只关心硬类别，我们仍然使用软类别的模型。
网络架构
为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有多个输出的模型，每个类别对应一个输出。 为了解决线性模型的分类问题，我们需要和输出一样多的仿射函数（affine function）。 每个输出对应于它自己的仿射函数。
与线性回归一样，softmax回归也是一个单层神经网络。由于计算每个输出o1、o2和o3取决于 所有输入x1、x2、x3和x4， 所以softmax回归的输出层也是全连接层。
为了更简洁地表达模型，我们仍然使用线性代数符号。 通过向量形式表达为o = Wx + b， 这是一种更适合数学和编写代码的形式。 由此，我们已经将所有权重放到一个3×4矩阵中。 对于给定数据样本的特征x， 我们的输出是由权重与输入特征进行矩阵-向量乘法再加上偏置b得到的。
