解释python代码np.zeros(self.problem.numberOfFeatures)

时间: 2024-05-20 13:10:10 浏览: 11
np.zeros(self.problem.numberOfFeatures) 是一个用于初始化数组的 numpy 函数,它创建一个由 0 组成的数组,该数组的长度等于 self.problem.numberOfFeatures。其中 self.problem.numberOfFeatures 是一个属性或变量,它存储了要创建的数组的长度或大小。此代码中使用的numpy函数的名称是 zeros,它是创建指定形状和类型的全零数组的函数。在此例中,创建的全零数组是一维数组,长度等于 self.problem.numberOfFeatures。
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To compile cython .pyx file you need ' 'to run command "python setup.py build_ext --inplace" in' '"jda_cython" folder') from .jda_python import inner_jda class JDA(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, dim=30, n_iter=10, gamma=1.0, kernel='rbf', random_state=None): self.dim = dim self.n_iter = n_iter self.gamma = gamma self.kernel = kernel self.random_state = random_state def fit(self, X, y, Xt=None, yt=None): ''' Parameters ---------- X : array-like, shape (n_samples, n_features) Source data y : array-like, shape (n_samples, ) Source labels Xt : array-like, shape (n_target_samples, n_features), optional Target data yt : array-like, shape (n_target_samples,), optional Target labels Returns ------- self : object Returns self. ''' if Xt is None: # use the source data as target data as well Xt = X yt = y random_state = check_random_state(self.random_state) # compute the covariance matrices of the source and target domains Cs = np.cov(X.T) Ct = np.cov(Xt.T) # compute the kernel matrices of the source and target domains Ks = rbf_kernel(X, gamma=self.gamma) Kt = rbf_kernel(Xt, X, gamma=self.gamma) self.scaler_ = PCA(n_components=self.dim).fit( np.vstack((X, Xt))) Xs_pca = self.scaler_.transform(X) Xt_pca = self.scaler_.transform(Xt) X_pca = np.vstack((Xs_pca, Xt_pca)) V_src = np.eye(Xs_pca.shape[1]) V_trg = np.eye(Xt_pca.shape[1]) for i in range(self.n_iter): W = JDA._calculate_projection( X_pca, np.array(source_labels+target_labels), V_src, V_trg, Ks, Kt) Xs_pca = Xs_pca.dot(W) Xt_pca = Xt_pca.dot(W) self.W_ = W self.Xs_pca_ = Xs_pca self.Xt_pca_ = Xt_pca self.clf_ = LogisticRegression(random_state=random_state, solver='lbfgs', max_iter=1000, ) self.clf_.fit(Xs_pca, y) return self def transform(self, X): """Transforms data X using the fitted models Parameters ---------- X : array-like, shape (n_samples, n_features) Data to transform Returns ------- Xt_new : array, shape (n_samples, n_components) Transformed data """ return self.scaler_.transform(X).dot(self.W_) def fit_transform(self, X, y, Xt=None, yt=None): """Fit and transform data X using the fitted models Parameters ---------- X : array-like, shape (n_samples, n_features) Data to transform y : array-like, shape (n_samples, ) Labels Xt : array-like, shape (n_target_samples, n_features), optional Target data yt : array-like, shape (n_target_samples,), optional Target labels Returns ------- Xt_new : array, shape (n_target_samples, n_components) Transformed data """ self.fit(X, y, Xt, yt) return self.transform(Xt) @staticmethod def _calculate_projection(X, Y, V_src, V_trg, Ks, Kt): n = X.shape[0] ns = Ks.shape[0] nt = Kt.shape[0] eps = 1e-4 H_s = np.eye(ns) - 1.0 / ns * np.ones((ns, ns)) H_t = np.eye(nt) - 1.0 / nt * np.ones((nt, nt)) A = np.vstack((np.hstack((Ks + eps * np.eye(ns), np.zeros((ns, nt)))), np.hstack((np.zeros((nt, ns)), Kt + eps * np.eye(nt))))) B = np.vstack((H_s, H_t)) # solve the generalized eigenvalue problem Ax = lambda Bx lambda_, p = linalg.eig(A, B) # sort eigenvalues in ascending order idx = np.argsort(-lambda_.real) lambda_ = lambda_[idx] p = p[:, idx] t = Y c1 = 1.0 / ns * sum(p[:ns, :].T.dot(t == 1)) c2 = 1.0 / nt * sum(p[ns:, :].T.dot(t == -1)) MMD = sum(sum(p[:ns, :].T.dot(Ks).dot(p[:ns, :])) / ns ** 2 + sum(p[ns:, :].T.dot(Kt).dot(p[ns:, :])) / nt ** 2 - 2 * sum(p[:ns, :].T.dot(Kt).dot(p[ns:, :])) / (ns * nt)) # calculate the optimal projection matrix V = p[:ns, :].dot(np.diag(1.0 / lambda_[:ns])).dot( p[:ns, :].T).dot(H_s - H_t).dot(p[ns:, :]).dot( np.diag(1.0 / lambda_[ns:])).dot(p[ns:, :].T) # calculate the transformation matrix W = X.T.dot(V).dot(X) return W if __name__ == "__main__": np.random.seed(1234) # generate example data n = 100 d = 100 X = np.random.randn(n, d) y = np.concatenate((np.ones(n // 2, dtype=np.int), -np.ones(n // 2, dtype=np.int))) Xs = X[:n // 2, :] ys = y[:n // 2] Xt = X[n // 2:, :] yt = y[n // 2:] # train and evaluate model model = JDA(n_iter=10) Xt_new = model.fit_transform(Xs, ys, Xt, yt) clf = LogisticRegression(random_state=1234) clf.fit(model.transform(Xs), ys) print('Accuracy on source domain: {:.2f}%'.format(clf.score(model.transform(Xs), ys) * 100)) print('Accuracy on target domain: {:.2f}%'.format(clf.score(Xt_new, yt) * 100)) ``` 以上就是JDA算法的Python代码实现。我们可以使用上述代码来实现域适应问题中的知识转移。

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