def oneVsAll(X, y, num_labels, Lambda):
时间: 2023-06-19 08:07:28 浏览: 144
这段代码看起来像是在实现一个逻辑回归的多分类器,其中:
- X 是输入的样本数据,每一行是一个样本,每一列是一个特征。
- y 是样本数据对应的标签,每个标签对应一个类别。
- num_labels 是类别的数量。
- Lambda 是正则化项的系数。
在这个函数中,会对每个类别训练一个二分类器,即将样本标签为该类别的样本设为正例,其余样本设为负例。然后,使用梯度下降法来最小化逻辑回归的代价函数,得到每个类别的分类器参数。最后,返回所有分类器的参数。
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def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history
这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中,它计算代价函数的值,以及每层权重的梯度,并使用学习率和梯度来更新权重。最后,它返回更新后的权重和每个迭代步骤的代价函数值。