从潜在变量到概率预测：深入理解逻辑斯蒂与Softmax函数
本文深入解析了监督学习中分类问题的核心。它从潜在连续变量和决策边界的角度出发，详尽地推导了 Logistic 函数的多种来源（基于误差分布、生成式模型和启发式方法），最终自然地拓展到处理多分类问题的 Softmax 函数。文章旨在帮助读者透彻理解这些关键概率模型背后的数学原理和直观意义。
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