Installing collected packages: absl-py, opt-einsum, typing-extensions, importlib-metadata, markdown, protobuf, pyasn1, rsa, pyasn1-modules, cachetools, google-auth, oauthlib, requests-oauthlib, google-auth-oauthlib, grpcio, tensorboard, keras-preprocessing, gast, astor, keras-applications, google-pasta, termcolor, tensorflow-estimator, tensorflow Attempting uninstall: importlib-metadata Found existing installation: importlib-metadata 1.5.0 Uninstalling importlib-metadata-1.5.0: Successfully uninstalled importlib-metadata-1.5.0 Successfully installed absl-py-1.4.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.3 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.4 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 tensorboard-2.0.2 tensorflow-2.0.0 tensorflow-estimator-2.0.1 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 翻译一下

时间: 2023-09-24 22:06:26 浏览: 63
安装的软件包列表:absl-py、opt-einsum、typing-extensions、importlib-metadata、markdown、protobuf、pyasn1、rsa、pyasn1-modules、cachetools、google-auth、oauthlib、requests-oauthlib、google-auth-oauthlib、grpcio、tensorboard、keras-preprocessing、gast、astor、keras-applications、google-pasta、termcolor、tensorflow-estimator、tensorflow。 尝试卸载:importlib-metadata。 已找到现有安装:importlib-metadata 1.5.0。 正在卸载 importlib-metadata-1.5.0: 成功卸载 importlib-metadata-1.5.0。 成功安装的软件包包括: absl-py-1.4.0 astor-0.8.1 cachetools-4.2.4 gast-0.2.2 google-auth-1.35.0 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.56.0 importlib-metadata-6.7.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.2 markdown-3.4.3 oauthlib-3.2.2 opt-einsum-3.3.0 protobuf-4.23.4 pyasn1-0.5.0 pyasn1-modules-0.3.0 requests-oauthlib-1.3.1 rsa-4.9 tensorboard-2.0.2 tensorflow-2.0.0 tensorflow-estimator-2.0.1 termcolor-2.3.0 typing-extensions-4.7.1 希望这个翻译对您有帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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