import numpy as npdef softmax_cost(theta, X, y, lambda_reg): ''' Computes the cost of using theta as the parameter for softmax regression. ''' # Number of features num_features = X.shape[1] # Number of classes num_classes = len(np.unique(y)) # Reshaping theta to be a matrix theta = theta.reshape(num_classes, num_features) # Calculating the hypothesis function hypothesis = np.exp(X.dot(theta.T)) hypothesis = hypothesis / np.sum(hypothesis, axis=1, keepdims=True) # Calculating the cost function cost = -np.sum(np.log(hypothesis[range(X.shape[0]), y])) cost = cost / X.shape[0] # Adding regularization term regularization = (lambda_reg / 2) * np.sum(np.square(theta)) cost = cost + regularization return cost

定义了一个计算使用softmax回归参数theta在X和y数据中执行cost（成本）的函数softmax_cost，并且引入了numpy模块，并将其作为别名为np的缩写。在函数中还定义了一个lambda_reg参数，该参数是用于指定正则化参数的。

相关问题

from math import * import numpy as np # 计算街区距离 def i_city_dist(x, y): #请在此处完成街区距离计算函数

好的，以下是街区距离计算函数：

def i_city_dist(x, y):
    return sum(abs(a-b) for a, b in zip(x, y))

这个函数的输入是两个向量 x 和 y，输出是它们之间的街区距离。具体来说，对于每个维度上的差值取绝对值，然后将所有维度上的绝对值之和作为距离。这个距离度量方式也叫曼哈顿距离。

import numpy as np class LinearReg(object): def __init__(self, indim=1, outdim=1):

### 回答1：
self.indim = indim
self.outdim = outdim
self.w = np.zeros((indim, outdim))我们可以使用numpy中的“zeros”方法，将LinearReg类中的权重（w）设置为零向量，以表示输入维度和输出维度。

### 回答2：
import numpy as np
class LinearReg(object):
def __init__(self, indim=1, outdim=1):
# 初始化线性回归模型参数
self.w = np.zeros((outdim, indim)) # 初始化权重参数为零行向量
self.b = np.zeros((outdim, 1)) # 初始化偏置参数为零向量

def forward(self, x):
# 前向传播
y_pred = np.dot(self.w, x) + self.b
return y_pred

def loss(self, y_true, y_pred):
# 计算损失
loss_val = np.mean((y_true - y_pred)**2)
return loss_val

def backward(self, x, y_true, y_pred):
# 反向传播，更新参数
m = x.shape[1] # 样本数量
dw = (-2 / m) * np.dot((y_true - y_pred), x.T) # 计算权重参数偏导数
db = (-2 / m) * np.sum(y_true - y_pred) # 计算偏置参数偏导数

self.w -= dw # 更新权重参数
self.b -= db # 更新偏置参数

def train(self, x, y_true, epochs=100, learning_rate=0.01):
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
y_pred = self.forward(x) # 前向传播，得到预测值
loss_val = self.loss(y_true, y_pred) # 计算损失
self.backward(x, y_true, y_pred) # 反向传播，更新参数
# 输出当前训练轮次和对应的损失值
print('Epoch: {}/{}, Loss: {}'.format(epoch+1, epochs, loss_val))

def predict(self, x):
# 对输入样本进行预测
y_pred = self.forward(x)
return y_pred

### 回答3：
`import numpy as np`

`class LinearReg(object):`

这段代码首先导入了numpy库，并将其命名为np。这个库是用来进行科学计算和数据分析的。然后定义了一个类`LinearReg`。类是一种编程方式，用于封装数据和方法，并可以创建类的实例对象。

`def __init__(self, indim=1, outdim=1):`

这个代码段定义了`LinearReg`类的初始化方法`__init__`。这个方法是在创建类的实例对象时自动调用的。在这个方法中，使用`self`关键字来表示类的实例对象。

`self`参数是用来传入实例对象本身的，类中的其他方法可以通过`self`来访问实例对象的属性和方法。`__init__`方法中的`indim=1`和`outdim=1`是定义了两个参数`indim`和`outdim`的默认值，这两个参数分别表示输入维度和输出维度。

该`LinearReg`类的初始化方法是用来初始化类的实例对象的属性和状态。在这个方法中可以完成一些初始化操作，例如设置默认参数值，创建实例对象的属性等。