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

时间: 2023-09-28 08:13:44 浏览: 121
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mseq.rar_matlab ms_mseq_mseq.m_m序列

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。
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np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) ### 相关函数 - **zeros_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全零数组。 - **ones_like()**：返回与输入数组形状和数据类型相同的全一数组。 - *...
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new_zeros() pytorch版本的转换方式

在PyTorch中，new_zeros() 是一个用于创建新张量的方法，它会返回一个与已有张量形状相同但所有元素都被初始化为0的新张量。这个方法在开发神经网络模型时非常常用，特别是在初始化权重矩阵或者创建缓冲区时。在...

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

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_...

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

- 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....

简化并解释每行代码：X_train, y_train = load_data("data/ex2data2.txt") plot_data(X_train, y_train[:], pos_label="Accepted", neg_label="Rejected") plt.ylabel('Microchip Test 2') plt.xlabel('Microchip Test 1') plt.legend(loc="upper right") plt.show() mapped_X = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) def compute_cost_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) reg = (lambda_/(2*m)) * np.sum(np.square(w)) cost = (1/m)np.sum(-ynp.log(f) - (1-y)*np.log(1-f)) + reg return cost def compute_gradient_reg(X, y, w, b, lambda_=1): m = X.shape[0] cost = 0 dw = np.zeros_like(w) f = sigmoid(np.dot(X, w) + b) err = (f - y) dw = (1/m)*np.dot(X.T, err) dw += (lambda_/m) * w db = (1/m) * np.sum(err) return db,dw X_mapped = map_feature(X_train[:, 0], X_train[:, 1]) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1]) - 0.5 initial_b = 0.5 lambda_ = 0.5 dj_db, dj_dw = compute_gradient_reg(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, lambda_) np.random.seed(1) initial_w = np.random.rand(X_mapped.shape[1])-0.5 initial_b = 1. lambda_ = 0.01; iterations = 10000 alpha = 0.01 w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_mapped, y_train, initial_w, initial_b, compute_cost_reg, compute_gradient_reg, alpha, iterations, lambda_) plot_decision_boundary(w, b, X_mapped, y_train) p = predict(X_mapped, w, b) print('Train Accuracy: %f'%(np.mean(p == y_train) * 100))

dw = (1/m)*np.dot(X.T, err) dw += (lambda_/m) * w db = (1/m) * np.sum(err) return db,dw 计算带正则化的逻辑回归梯度，其中X为特征数据，y为标签，w为权重，b为偏置，lambda_为正则化参数。 X_...

def conv_backward_naive(dout, cache): x, w, b, conv_param = cache # 边界补0 pad = conv_param['pad'] # 步长 stride = conv_param['stride'] F, C, HH, WW = w.shape N, C, H, W = x.shape H_new = 1 + (H + 2 * pad - HH) // stride W_new = 1 + (W + 2 * pad - WW) // stride dx = np.zeros_like(x) dw = np.zeros_like(w) db = np.zeros_like(b) s = stride x_padded = np.pad(x, ((0, 0), (0, 0), (pad, pad), (pad, pad)), 'constant') dx_padded = np.pad(dx, ((0, 0), (0, 0), (pad, pad), (pad, pad)), 'constant') # 图片个数 for i in range(N): # ith image # 卷积核滤波个数 for f in range(F): # fth filter for j in range(H_new): for k in range(W_new): # 3*7*7 window = x_padded[i, :, j * s:HH + j * s, k * s:WW + k * s] db[f] += dout[i, f, j, k] # 3*7*7 dw[f] += window * dout[i, f, j, k] # 3*7*7 => 2*3*38*38 dx_padded[i, :, j * s:HH + j * s, k * s:WW + k * s] += w[f] * dout[i, f, j, k] # Unpad dx = dx_padded[:, :, pad:pad + H, pad:pad + W] return dx, dw, db

这段代码是卷积神经网络的反向传播函数，其中输入参数包括输出误差dout和前向传播时的缓存cache（包括输入数据x、卷积核w、偏置b和卷积参数conv_param）。该函数通过对输入数据进行填充和卷积操作，得到输出数据out...

model = LogisticRegression（multi_class='ovr'， solver='sag'）换成手写算法的代码

self.weights, self.bias = np.zeros(X.shape[1]), 0 # 开始迭代 for _ in range(self.num_iterations): model = np.dot(X, self.weights) + self.bias predictions = self.sigmoid(model) # 计算梯度 dw...

波士顿房价预测任务 波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如 图1 所示。 图1：波士顿房价影响因素示意图 对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。 线性回归模型 假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述： y=∑j=1Mxjwj+by = {\sum_{j=1}^Mx_j w_j} + b y= j=1 ∑ M ​ x j ​ w j ​ +b 模型的求解即是通过数据拟合出每个wjw_jw j ​ 和bbb。其中，wjw_jw j ​ 和bbb分别表示该线性模型的权重和偏置。一维情况下，wjw_jw j ​ 和 bbb 是直线的斜率和截距。 线性回归模型使用均方误差作为损失函数（Loss），用以衡量预测房价和真实房价的差异，公式如下： MSE=1n∑i=1n(Yi^−Yi)2MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(\hat{Y_i} - {Y_i})^{2} MSE= n 1 ​ i=1 ∑ n ​ ( Y i ​ ^ ​ −Y i ​ ) 2

dw = (1/n_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1/n_samples) * np.sum(y_pred - y) self.w -= self.learning_rate * dw self.b -= self.learning_rate * db def predict(self, X): y_pred = np....

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

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 ...

自变量和因变量都是nd.array类型，给出dw检验和逐步回归的python代码

included = np.zeros(X.shape[1], dtype=bool) for i in range(X.shape[1]): best_p = np.inf best_j = -1 for j in range(X.shape[1]): if not included[j]: model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X[:, ...

#根据公式自己编写回归程序 #最小二乘与梯度法均可 #建议两者均实现以对比 def my_linear_model(X_train, y_train, X_test): pass

w = np.zeros((X.shape[1], 1)) b = 0 # 进行 epochs 次迭代 for i in range(epochs): # 计算预测值 y_hat y_hat = X @ w + b # 计算误差 e e = y_hat - y # 计算梯度 dw = X.T @ e db = np.sum(e) # ...

对于预测模型=w·x¡+b，现给定一组输入数据x，和一组观测值y(即真实值)，使用梯度下降法找到一组参数w和b，使得模型的预测结果与观测值y的平方损失函数最小。 平方损失函数:/∑”(-y)=÷∑"」(w.x;+b-y¡)2 写出对应代码

w = np.zeros(X.shape[1]) b = 0 # 设置学习率alpha，迭代次数max_iterations等超参数 alpha = 0.01 max_iterations = 1000 for _ in range(max_iterations): # 预测值 y_pred = w.dot(X) + b # 损失函数 ...

写出梯度下降法python代码，数据是X_data = [[10, 20, 90], [9, 18, 70], [4, 12, 55], [3, 10, 50]] ，分类标签是Y_labels = [1, 1, 0, 0]

w = np.zeros(X.shape[1]) b = 0 # 迭代训练 for i in range(epochs): # 前向传播，计算损失函数和梯度 z = np.dot(X, w) + b A = sigmoid(z) cost = -y * np.log(A) - (1 - y) * np.log(1 - A) dw = np....

线性回归的python代码实现数据集,特征指标数据：matrix_x=[[1,2,8],[2,3,3],[3,1,2],[4,5,5],[5,6,4]] 标签数据：matrix_y=[30,17,11,29,29]

dw = (1 / n_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / n_samples) * np.sum(y_pred - y) self.weights -= self.lr * dw self.bias -= self.lr * db def predict(self, X): y_pred = np.dot(X, self....

num_epochs=2000

dW1 = np.dot(X_train.T, delta1) db1 = np.sum(delta1, axis=0) W2 -= learning_rate * dW2 b2 -= learning_rate * db2 W1 -= learning_rate * dW1 b1 -= learning_rate * db1 # 打印训练过程中的损失函...

基于numpy与pandas库的定义优化器def optimize(X, y, model, num_iterations, learning_rate):代码及损失函数折线图的输出代码

w = np.zeros((X.shape[1], 1)) b = 0 parameters = {"w": w, "b": b} return parameters def forward(self, X, parameters): """ 前向传播 """ w = parameters["w"] b = parameters["b"] A = np.dot(X,...

用zhengqi_train.txt写二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

dw = (1/m) * np.dot(X.T, (A - y)) db = (1/m) * np.sum(A - y) w -= alpha * dw b -= alpha * db return w, b # 训练模型 X_train = train_data[:, :-1] y_train = train_data[:, -1].reshape(-1, 1) w, b =...

用zhengqi_train.txt文件实现二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

dw = 1/n_samples * np.dot(X.T, (y_pred - y_true)) db = 1/n_samples * np.sum(y_pred - y_true) w = w - learning_rate * dw b = b - learning_rate * db return w, b # 定义二元逻辑回归训练函数 def ...

实现两个参数的梯度下降y=wx+b,使用梯度下降方法更新参数w和b,使模型拟合dataset.py中的数据

initial_w = np.zeros((X.shape[1], 1)) # 初始权重为零向量 initial_b = 0 # 初始偏置 learning_rate = 0.01 # 学习率 num_iterations = 1000 # 迭代次数 3. 计算梯度函数： 对于单个样本(xi, yi)，梯度对于w...

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