Finish derivativing the formulas of softmax method.

homework_04_logistic_regression/homework/README.md

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 ​	Softmax函数的公式如下：
 $$
-p=\frac{e^{v_{i}}}{\sum\limits_{j=1}^{n} e^{v_{j}}}
+g(z_i)=\frac{e^{z_{i}}}{\sum\limits_{j=1}^{n} e^{z_{j}}}
 $$
-其中，n表示多个输出或类别数，$v_j$为第$j$个输出或类别的值，$i$表示当前需要计算的类别。从上述公式中可以看出，Softmax函数的计算结果落在$[0,\ 1]$中，且所有类别的Softmax函数值之和等于1。
+其中，n表示多个输出或类别数，$z_j$为第$j$个输出或类别的值，$i$表示当前需要计算的类别。从上述公式中可以看出，Softmax函数的计算结果落在$[0,\ 1]$中，且所有类别的Softmax函数值之和等于1。
 
-​	用$\boldsymbol{x}$表示输入向量，用$\boldsymbol{z}$表示输出向量，则Softmax函数可以写成：
+​	在输入到输出之间引入一层函数映射，取$\mathbf{\Theta}^T\cdot\mathbf{x}=\mathbf{z}$，其中$\mathbf{\Theta}=[\theta_1,\ \theta_2,\ ,...,\ \theta_n]$为权重系数，$\theta$为权重向量，$\mathbf{x}$为输入向量，$\mathbf{z}$为输出向量，则Softmax函数可以写成：
 $$
-g(z_i)=\frac{e^{z_{i}}}{\sum\limits_{j=1}^{n} e^{z_{j}}}
+g(z_i)=g(\theta_i^T \mathbf{x})=\frac{e^{\theta_i^T\mathbf{x}}}{\sum\limits_{j=1}^{n} e^{\theta_j^T \mathbf{x}}}=h_{\theta_i}(\mathbf{x})
+$$
+构造似然函数，若有$m$个训练样本：
+$$
+\begin{align}
+L(\Theta)&=p(\mathbf{y}|\mathbf{X};\Theta) \\
+& = \prod\limits_{i=1}^{m} p(y^{i}|\mathbf{x}^{i};\Theta) \\
+& = \prod_{i=1}^m h_{\theta_i}(\mathbf{x})
+\end{align}
 $$
-对Softmax函数求导得到：
+对似然函数取对数，转换为：
 $$
-\frac{\partial{g(z_i)}}{\partial{z_j}}=\begin{cases}
+l(\Theta)=log(L(\Theta))=\sum\limits_{i=1}^m log(h_{\theta_i}(\mathbf{x}))
-\frac{e^{z_i}\sum\limits_{j=1}^{n}{e^{z_j}}-e^{2z_i}}{(\sum\limits_{j=1}^{n}{e^{z_j}})^2} & \text{ if } i=j \\ 
+$$
-\frac{-e^{z_i+z_j}}{(\sum\limits_{j=1}^{n}{e^{z_j}})^2} & else
+对$log(h_{\theta_i}(\mathbf{x}))$求导得到：
+$$
+\frac{\partial{log(h_{\theta_i}(\mathbf{x}))}}{\partial{z_k}}=\begin{cases}
+1-h_{\theta_k}(\mathbf{x}) & \text{ if } k=i \\
+-h_{\theta_k}(\mathbf{x}) & else
 \end{cases}
 $$
-在输入向量与输出向量之间加入一层函数映射，我们引入一个矩阵$\Theta$，其满足$z=\Theta \boldsymbol{x}$
+转换后的似然函数对$\theta$求偏导，在这里我们以只有一个训练样本的情况为例：
+$$
+\begin{align}
+\frac{\partial}{\partial\theta_k}l(\Theta)&=\frac{\partial l(\Theta)}{\partial{z_k}}\cdot \frac{\partial z_k}{\partial \theta_k} \\
+&=(y_k-h_{\theta_k}(\mathbf{x}))\mathbf{x}
+\end{align}
+$$
+上式中$y_k$的表达式如下：
+$$
+y_k=\begin{cases}
+1 & \text{ if } k=i \\
+0 & else
+\end{cases}
+$$
+此时，我们就可以写出最大化似然函数的更新方向，$\theta_k$的迭代表示为：
+$$
+\theta_k=\theta_k+\eta(\sum\limits_{i=1}^{m}(y_k-h_{\theta_k}(\mathbf{x}^i))\cdot \mathbf{x}^i)
+$$
+其中$\eta$为学习率，可以看到，当输出向量的维度等于2时，即二分类时，上式与二分类中权重向量的迭代公式相等。