我说的是在这段Matlab代码中给出% 定义数据和标签 X = data'; Y = labels'; % 添加偏置项 X = [ones(size(X,1), 1), X]; % 初始化参数 theta = zeros(size(X, 2), length(unique(Y))); % 定义超参数 alpha = 0.01; lambda = 0.1; numIterations = 1000; % 进行梯度下降 for i = 1:numIterations % 计算梯度 h = softmax(X * theta); grad = (1/size(X, 1)) * X' * (h - ind2vec(Y+1)'); % 添加正则化项 grad(2:end, :) = grad(2:end, :) + (lambda / size(X, 1)) * theta(2:end, :); % 更新参数 theta = theta - alpha * grad; end % 预测测试数据的类别概率 testX = [ones(size(testData,1), 1), testData']; prob = softmax(testX * theta); disp(prob);softmax函数和ind2vec函数的matlab实现

softmax函数和ind2vec函数在Matlab中的实现如下：

% softmax函数的实现
function s = softmax(x)
    e_x = exp(x - max(x));
    s = e_x / sum(e_x);
end

% ind2vec函数的实现
function one_hot = ind2vec(index, vocab_size)
    one_hot = zeros(vocab_size, 1);
    one_hot(index) = 1;
end

在这里，softmax函数同样是将一个向量归一化为概率分布，ind2vec函数同样是将一个单词的索引转化为一个one-hot向量，用于输入到神经网络中进行训练。注意，这里的实现仅供参考，具体实现可能会因为场景不同而有所差异。