在机器学习的广阔天地里，广义线性模型(GLM) 和 Softmax回归 是两个闪耀的明星。它们不仅是数据科学家的得力工具，更是解决分类问题的利器！🧐

广义线性模型(GLM)是一个强大的框架，它通过连接函数将线性预测值映射到目标变量的期望值上。常见的例子包括线性回归和逻辑回归。而当面对多类别分类任务时，Softmax回归登场了！🎯

Softmax回归其实是逻辑回归的升级版，它能将多个类别的概率分布规范化，使得每个类别的预测值之和为1。简单来说，就是帮助我们从多个选项中选出最有可能的答案。🌈

无论是自然语言处理中的文本分类，还是图像识别里的物体检测，这两个模型都发挥着不可替代的作用。💡✨

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