theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1)在python中的意思

这是一个线性回归的例子，其中：

- `theta_t` 是一个 4 行 1 列的数组，表示模型的参数；
- `X_t` 是一个 5 行 4 列的数组，表示输入数据。其中第一列全是 1，是为了方便计算加入的截距；
- `y_t` 是一个 5 行 1 列的数组，表示输出数据。

这个例子中的数据可以用来训练一个线性回归模型，使用最小二乘法来求解参数 `theta_t`，使得模型的预测值与实际值的平方差最小化。

相关问题

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1) #把这个矩阵reshape成4行1列 X_t =np.array([np.linspace(0.1,1.5,15)]).reshape(3,5).T X_t = np.hstack((np.ones((5,1)), X_t)) y_t = np.array([1,0,1,0,1]).reshape(5,1) J, grad = lrCostFunction(theta_t, X_t, y_t, 3) print("Cost:",J,"Expected cost: 2.534819") print("Gradients:\n",grad,"\nExpected gradients:\n 0.146561\n -0.548558\n 0.724722\n 1.398003")

这段代码是用于测试 logistic 回归的代价函数和梯度计算函数的正确性的。

首先，将 theta_t 矩阵转化为一个 4 行 1 列的矩阵。

然后，将 X_t 矩阵转化为一个 5 行 4 列的矩阵，其中第一列是全 1 的列，用于计算偏置项。

接下来，将 y_t 矩阵转化为一个 5 行 1 列的矩阵。

然后，调用 lrCostFunction 函数计算代价函数和梯度。

最后，将计算得到的代价函数和梯度与预期值进行比较，以检验 lrCostFunction 函数的正确性。

其中，代价函数的预期值是 2.534819，梯度的预期值是 0.146561、-0.548558、0.724722 和 1.398003。

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1)

这是一个4行1列的列向量，向量中包含了4个元素，分别是-2、-1、1、2。可以用以下代码实现：

import numpy as np

theta_t = np.array([-2,-1,1,2]).reshape(4,1)
print(theta_t)

输出结果为：

[[-2]
 [-1]
 [ 1]
 [ 2]]