K = len(np.unique(digits.target)) p = digits.data.shape[1] w = np.random.normal(0, 0.01, size=(K, p))给这段代码加注释

# 获取手写数字数据集中的类别数
K = len(np.unique(digits.target))

# 获取手写数字数据集中每个图像的特征数量
p = digits.data.shape[1]

# 用正态分布随机初始化权重矩阵，大小为(K, p)
# 这里的w是一个K行p列的矩阵，每一行代表一个类别的权重向量
# np.random.normal(0, 0.01, size=(K, p)) 表示从均值为0，方差为0.01的正态分布中随机抽取数值填充矩阵
w = np.random.normal(0, 0.01, size=(K, p))

这段代码主要是针对手写数字数据集的分类任务进行初始化操作。其中，K表示数据集中的类别数，p表示每个手写数字图像的特征数量。使用正态分布随机初始化一个大小为(K, p)的权重矩阵w，其中每一行代表一个类别的权重向量。这个权重矩阵将用于训练分类器模型，在分类器模型的训练过程中不断更新。

相关问题

n_digits = len(np.unique(digits.target))

这行代码的作用是计算数据集中目标变量的唯一值数量，也就是数据集中包含多少个不同的数字类别。在这里，digits.target 是包含手写数字图像对应数字标签的数组，通过使用 numpy 库的 unique() 函数，它返回 digits.target 中所有不同的数字标签，然后使用 len() 函数求解其长度，即为数据集中不同数字类别的数量。

digits = cv2.imread('digits.png', 0) rows, cols = np.hsplit(digits, 100) cells = [np.hsplit(row, 50) for row in rows] train_data = np.array(cells).reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), len(train_data) / 10)

这段代码看起来是在做什么？

它是在加载一个包含数字图像的 png 文件，并将每个数字图像分别分割为 50x20 个小单元格。然后，这些小单元格被重新排列成一个数组，其中每个数字被转换为一个 400 维的特征向量，用于训练机器学习模型。每个数字的标签随后被重复多次，并用于训练模型的分类任务。