python中这段代码,for j in range(len(theta.ravel())): # for each parmeter # 一次要将所有样本都计算出来,所以一次计算需要用到所有的i值(从第1行到第i行)和第j列的值 term = np.multiply(error, X[:, j]) grad[0, j] = np.sum(term) / len(X) * (-1),其中X[:, j]和np.sum(term)的具体含义和作用是什么
时间: 2023-12-06 10:42:52 浏览: 163
在这段代码中,X是一个矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征值。grad是一个向量,包含了每个参数(theta)的梯度值。这段代码是用于计算线性回归的梯度下降算法中的梯度值。
具体来说,X[:, j]是取出X矩阵的第j列,也就是第j个特征值,表示第j个特征值对应的所有样本。np.multiply(error, X[:, j])是将误差error与第j个特征值对应的所有样本相乘,得到一个长度为样本数的向量,表示第j个特征值对应的所有样本的误差。然后对这个向量求和,得到一个数值,表示第j个特征值对应的所有样本的误差的总和。最后再除以样本数,得到平均误差,再乘以-1,得到梯度的值。
因为要计算所有的参数的梯度值,所以使用了一个for循环,对于每个参数都进行了上述的计算过程。最终得到的grad向量包含了每个参数的梯度值。
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