m = (margin>0).astype(int) f=np.sum(m,axis=1) m[np.arange(n),y]=-f dW= X.T.dot(m)/n + 2*reg*W
时间: 2024-06-07 12:10:27 浏览: 15
这段代码是什么意思?
这段代码是支持向量机(SVM)的损失函数关于权重矩阵W的梯度计算。其中:
- margin是样本与各个类别之间的差值,即公式中的f(x_i,y_i) - f(x_i,y_j)+delta;
- n是样本数量;
- X是样本特征矩阵;
- y是样本的真实标签;
- reg是正则化系数。
该段代码计算的是损失函数关于权重矩阵W的梯度,其具体计算过程为:
1. 判断margin是否大于0,并将判断结果转化为0或1(即对误分类点进行标记);
2. 计算每个样本被标记的次数;
3. 对每个样本所属的真实类别对应的标记次数进行更新;
4. 计算损失函数关于权重矩阵W的梯度,并加上正则化项。
最终得到的dW即为损失函数关于权重矩阵W的梯度。
相关问题
m = (margin>0).astype(int) f=np.sum(m,axis=1) m[np.arange(n),y]=-f dW= X.T.dot(m)/n + 2*reg*W
这是一个机器学习中的损失函数,其中包含了三个部分。第一部分是 margin>0 的判断,将其转换为 0 或 1 的二元变量 m。第二部分是计算每个样本的总 margin 数量 f。第三部分是对权重矩阵 W 进行梯度下降,其中包含两个部分:第一个部分是 X.T.dot(m)/n,表示每个样本对权重的贡献;第二个部分是 2*reg*W,表示正则化项对权重的影响。其中,X 是输入数据矩阵,y 是标签向量,n 是样本数量,reg 是正则化参数。
num_a=(data1_a == 0).astype(int).sum(axis=1)是啥意思
这行代码是对名为`data1_a`的数组进行操作。首先,它会将`data1_a`中每个元素与0进行比较,生成一个布尔型数组,其中`True`表示相应位置上的元素等于0,`False`表示不等于0。
然后,`.astype(int)`将布尔型数组转换为整数型数组,将`True`转换为1,将`False`转换为0。
最后,`.sum(axis=1)`对整数型数组进行求和操作,其中`axis=1`表示按行求和。这将返回一个包含每行中等于0的元素数量的一维数组。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)