逐行解释dim = 18 * 9 + 1 w = np.zeros([dim, 1]) x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis = 1).astype(float) learning_rate = 100 iter_time = 1000 adagrad = np.zeros([dim, 1]) eps = 0.0000000001 for t in range(iter_time): loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)#rmse if(t%100==0): print(str(t) + ":" + str(loss)) gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y) #dim*1 adagrad += gradient ** 2 w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps) np.save('weight.npy', w) w

逐行解释代码如下：

1. `dim = 18 * 9 + 1`: 这一行计算了特征的维度，其中18表示有18个特征，9表示每个特征有9个不同的取值，+1表示加上一个偏置项。

2. `w = np.zeros([dim, 1])`: 这一行创建了一个形状为(dim, 1)的全零数组，作为模型的权重。

3. `x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis=1).astype(float)`: 这一行在原始特征矩阵x的前面添加了一列全为1的列向量，相当于加入了偏置项，同时将矩阵类型转换为浮点型。

4. `learning_rate = 100`: 这一行定义了学习率，用于控制参数更新的步长。

5. `iter_time = 1000`: 这一行定义了迭代次数，即训练模型的轮数。

6. `adagrad = np.zeros([dim, 1])`: 这一行创建了一个与权重w形状相同的全零数组，用于存储AdaGrad算法中的梯度累积。

7. `eps = 0.0000000001`: 这一行定义了一个极小值，用于避免除零错误。

8. `for t in range(iter_time):`: 这一行开始一个迭代的循环，从0到iter_time-1。

9. `loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)`: 这一行计算了均方根误差（RMSE），表示模型在当前权重下的预测误差。

10. `if(t%100==0):`: 这一行判断是否达到了每100轮输出一次的条件。

11. `print(str(t) + ":" + str(loss))`: 这一行打印当前轮数和对应的预测误差。

12. `gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y)`: 这一行计算了梯度，用于更新权重。

13. `adagrad += gradient ** 2`: 这一行更新梯度累积。

14. `w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps)`: 这一行根据AdaGrad算法更新权重。

15. `np.save('weight.npy', w)`: 这一行将最终得到的权重保存到名为'weight.npy'的文件中。

16. `w`: 这一行返回最终的权重数组w。