pdf的版本式30September2019的

3-1：决策平面的法向量不就是权重向量\omega嘛

3-2：略

3-3每次更新\omega的时候都有样本特征向量出现；

3-6：我觉得是可以的，因为|sigma的取值范围是0~1，而在这个平方损失函数里正好是单调的

3-7：见p64（虽然我没有很明白，如果仅仅从数学上为何要去考虑数值增益的事情，而且要是这样的话，哪怕分两类也要类似考虑）：

要注意的是，Softmax 回归中使用的C 个权重向量是冗余的，即对所有的
权重向量都减去一个同样的向量v，不改变其输出结果。因此，Softmax
回归往往需要使用正则化来约束其参数。此外，我们还可以利用这个特
性来避免计算softmax 函数时在数值计算上溢出问题。

3-10：直觉

3-11：代入即可