m,n = X.shape dj_dw = np.zeros((n,))

这段代码中，`X` 是一个矩阵，`m` 和 `n` 分别是 `X` 的行数和列数。 `X.shape` 返回一个元组 `(m, n)`，将其解包给变量 `m` 和 `n`。

`np.zeros((n,))` 创建一个形状为 `(n,)` 的全零数组，这里的 `n` 是列数。这个数组用于存储梯度 `dj_dw`，它是一个长度为 `n` 的一维数组，初始值都是0。可以使用这个数组来累积每个权重的梯度。

相关问题

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db

这段代码是一个二分类的逻辑回归模型的训练过程。其中train函数用于训练模型，输入的X是一个n*m的矩阵，其中n是样本数，m是特征数；y是一个长度为n的向量，表示每个样本的标签；num_iterations表示迭代次数；regularization表示正则化方式，可以是'l1'或'l2'；reg_strength表示正则化项的强度；learning_rate表示学习率。在训练过程中，先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率，然后通过梯度下降更新权重和偏置，使得损失函数最小化。在更新权重和偏置时，如果使用了正则化，就需要加上正则化项。其中，dw表示权重的梯度，db表示偏置的梯度，sigmoid函数是逻辑回归中常用的激活函数，用于将线性模型的输出映射到0到1之间的概率值。

def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg): loss = 0.0 dW = np.zeros_like(W) N = X.shape[0] f = np.dot(X, W) # f.shape = N, C f -= f.max(axis = 1).reshape(N, 1) s = np.exp(f).sum(axis = 1) loss = np.log(s).sum() - f[range(N), y].sum() counts = np.exp(f) / s.reshape(N, 1) counts[range(N), y] -= 1 dW = np.dot(X.T, counts) loss = loss / N + 0.5 * reg * np.sum(W * W) dW = dW / N + reg * W return loss, dW

这是一个实现softmax损失函数的向量化版本的Python代码。

参数：

- W：权重矩阵，形状为(D, C)，其中D是特征数，C是类别数
- X：输入数据，形状为(N, D)，其中N是样本数
- y：标签，形状为(N,)
- reg：正则化系数

返回值：

- loss：损失值
- dW：W的梯度

代码流程：

1. 初始化损失为0，dW为0矩阵
2. 计算输入数据的特征数N和分类数C
3. 计算f = X * W，其中f的形状为(N, C)
4. 计算每个样本的损失，并将它们累加到loss中
5. 计算dW，使用损失函数的导数