num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“num_features”代表什么

"num_features"代表数据集中每个样本的特征数量。在上述代码中，self.data是一个二维数组，其中每行代表一个样本，每列代表该样本的一个特征。因此，self.data.shape[1]表示数据集中每个样本的特征数量。这个值被用来初始化self.theta数组，它是一个二维数组，其中每行代表一个特征，每列代表分类器的两个类别的权重。因此，self.theta的大小为(num_features, 2)。

相关问题

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2))

这是一个Python代码片段，其中`self.data`是一个numpy数组，它的形状是`(m, n)`，其中`m`是样本数，`n`是特征数。`self.theta`是一个numpy数组，它的形状是`(n, 2)`，其中第一列表示正类的权重，第二列表示负类的权重。这段代码初始化了`self.theta`为全零。在使用逻辑回归进行二分类时，我们通过最小化损失函数来学习`self.theta`的值。初始化为全零是一个常见的做法，因为它表示我们对每个特征的影响力初始时并没有任何先验知识。

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“2”代表什么

在代码 `self.theta = np.zeros((num_features, 2))` 中，数字 2 表示二元分类问题中的两个类别。具体而言，假设我们要解决一个二元分类问题，其中样本可以被分为两个类别，比如正面评价和负面评价。那么，我们需要设置两个参数，一个是正面评价的参数，一个是负面评价的参数，因此 `self.theta` 的列数为 2。这样，在训练模型时，我们可以针对每个类别学习到一组参数，从而进行分类预测。