logistic回归0ne vs all 与 Softmax的区别

以下引用的两篇文章写的很清楚

1.[我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。

第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有个类别，最后我们就得到了个针对不同标记的普通的logistic分类器。

第二种方式是修改logistic回归的损失函数，让其适应多分类问题。这个损失函数不再笼统地只考虑二分类非1就0的损失，而是具体考虑每个样本标记的损失。这种方法叫做softmax回归，即logistic回归的多分类版本。](https://www.cnblogs.com/Rambler1995/p/5467071.html)

2.更详细的推导过程