Softmax
Softmax 函數主要用於多分類問題，將輸出層的原始分數（logits）轉換為機率分佈。每個輸出的機率範圍在 0 到 1 之間，且所有輸出機率的總和為 1。
它的步驟包括：
1️⃣將每個輸出取指數化，放大差異。
2️⃣計算所有輸出的指數和（正規化因子）。
3️⃣ 將每個輸出的指數值除以總和，得到機率值。
👉簡單來說，Softmax 將數值轉換為易於解釋的分類機率，廣泛用於神經網路的輸出層。
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本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，對一些看似基本，但是重要且會影響到之後實作的項目概念有點疑惑，覺得應該查清楚，所以搞懂後記錄下來，寫下這篇文章(應該說是筆記？)。
正文
下面這段程式碼：
model = Sequential()
model.add
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