polynomials = np.empty((num_examples_1, 0))
时间: 2024-10-01 20:12:36 浏览: 27
Hermite-Matlab.rar_Hermite polynomials_hermite_hermite 插值_hermit
在神经网络的实现中,`polynomials = np.empty((num_examples_1, 0))`这一行代码的作用是在创建一个全零数组,用于存储多项式特征向量。`num_examples_1`通常代表训练集的第一个样本数量。这个数组将会通过一系列的数学操作(如多项式特征扩展)填充成多维,以便于神经网络模型处理非线性输入。
具体来说,这可能是为了准备输入数据以供训练,其中多项式特征表示法(Polynomial Features Expansion)会将每个输入样本转换为多项式的系数,这样可以捕捉输入之间的复杂关系。
**示例过程**:
1. 初始化空数组:
```python
polynomials = np.empty((num_examples_1, 0))
```
2. 根据需求添加多项式特征:
```python
for i in range(num_examples_1):
polynomial_vector = prepare_for_training(input_data[i]) # 使用prepare_for_training函数转换单个样本
polynomials = np.append(polynomials, polynomial_vector.reshape(1, -1), axis=1)
```
阅读全文