在机器学习领域，Softmax函数是一个非常重要的工具，尤其是在分类任务中。它能将任意实数向量转换为概率分布，使得每个元素的值介于0和1之间，并且所有元素之和为1。这就像给数据点穿上了一件“标准化”的外衣，让它们更容易被理解和处理。💡
那么如何用MATLAB实现这个功能呢？首先，准备好你的输入向量。比如，设`x = [1, 2, 3]`。接下来，按照公式 `softmax(x) = exp(x)/sum(exp(x))` 来计算每个元素的概率值。在MATLAB中，这可以通过简单的代码完成：`softmax_x = exp(x) / sum(exp(x));` 🖥️
最后，运行这段代码后，你会得到一个概率分布向量，如 `[0.09, 0.24, 0.67]`。是不是很神奇？😄 Softmax不仅帮助我们理解数据，还为后续的决策提供了科学依据！🚀
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