请给下面代码添加注释 import numpy as npdef least_squares(X, y): X = np.array(X) y = np.array(y) w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y return wX = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]])y = np.array([2, 3, 4])w = least_squares(X, y)print(w)
时间: 2023-02-24 12:10:00 浏览: 232
好的,我来为代码添加注释。
```
# 导入 numpy 库并使用别名 np
import numpy as np
# 定义最小二乘法函数
def least_squares(X, y):
# 将 X 和 y 转换成 numpy 数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 使用矩阵运算计算最小二乘法系数
w = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y
# 返回最小二乘法系数
return w
# 定义输入数据
X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4]])
y = np.array([2, 3, 4])
# 调用最小二乘法函数并获取系数
w = least_squares(X, y)
# 打印系数
print(w)
```
希望这些注释能帮助理解代码。
相关问题
对下列代码进行注释:import numpy as npdef euclidean(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))
# 导入numpy库,用于数组计算
import numpy as np
# 定义欧几里得距离函数,输入参数为x和y两个数组
def euclidean(x, y):
# 计算x和y两个数组差的平方,并使用np.sum函数进行求和
# 注意这里的**2表示对差值进行平方的操作
# np.sum函数会对整个数组进行求和,返回一个标量
# np.sqrt函数表示对求和结果进行开方
return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))
修改以下代码:import numpy as np def bb_method(x, num_iterations): lr = 0.1 for i in range(num_iterations): grad = np.array([2x[0], 200x[1]]) if i == 0: lr = 0.1 else: delta_x = x - prev_x delta_grad = grad - prev_grad lr = np.abs(np.dot(delta_x, delta_grad)) / np.dot(delta_grad, delta_grad) prev_x = x prev_grad = grad x = x - lr * grad return x x = np.array([1, 1]) num_iterations = 1000 result = bb_method(x, num_iterations) print(result)。使其成为学习率始终不变的BB方法
为了使其成为学习率始终不变的BB方法,可以在循环之前指定固定的学习率,而不是在每次迭代时计算学习率。可以将代码修改为:
```python
import numpy as np
def bb_method(x, num_iterations, lr=0.1):
prev_x = x
prev_grad = np.array([2*x[0], 200*x[1]])
for i in range(num_iterations):
grad = np.array([2*x[0], 200*x[1]])
delta_x = x - prev_x
delta_grad = grad - prev_grad
x = x - lr * grad
prev_x = prev_x + delta_x
prev_grad = prev_grad + delta_grad
return x
x = np.array([1, 1])
num_iterations = 1000
result = bb_method(x, num_iterations, lr=0.1)
print(result)
```
这样,每次迭代时都使用相同的学习率 lr=0.1 ,不会随着迭代次数的增加而变化。
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)