是的，这里的对数函数是以 $e$ 为底的自然对数

记住逻辑回归是假设目标变量服从二项分布，Softmax回归是假设目标变量服从多项分布就好了。

伯努利分布亦称“零一分布”，二项分布即重复n次独立的伯努利试验。

没问题，相当于y_hat.

形式肯定是log，但是没看到，原因一定是原先是指数函数，取log抵消掉了

公式就是伯努利二项分布的概率函数，因为是离散型的分布，所以是概率函数，得到的值就是概率。

η在指数族分布中的概率密度函数公式中转置了一下，只是一种数学的表达，表达的是η有可能是列向量，那么就要先转置一下再去和后面相乘，所以当是多元线性回归只预测一个具体值时η等于η的转置，当是逻辑回归只预测两个类别中的正例的概率时也是η等于η的转置，反之当是softmax回归预测多个类别时η是一个列向量，η的转置才有意义。

P(y|x;θ)是已知数据中x和模型θ的条件下，数据中对应y出现的概率。是y服从某个分布，P(y|x;θ)是可以根据对应的概率密度函数求出来具体的值。