说明：MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类，直接运行softmaxExercise.m文件即可运行。
说明：斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码，源代码中需要补全的地方，全部把代码补完整，把手写体识别的数据库放到路径下，可以直接运行。
说明：使用SOFTMAX分类器对已有的数据集进行分类。
说明：matlab中的minfunction函数的代码。可以用于UFLDL课程作业中的应用，如sparse coding，softmax作业等等。
说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。