y_mean = sum(y_no_fitting) / len(y_no_fitting) s_list =[(y - y_mean)**2 for y in y_no_fitting]是什么意思
时间: 2023-06-04 15:08:27 浏览: 61
这是一段 Python 代码,用来计算一个列表 y_no_fitting 中元素与平均值的差的平方。其中 y_mean 是列表 y_no_fitting 的平均值,s_list 是由 y_no_fitting 中每个元素与平均值的差的平方组成的新列表。
相关问题
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):
This is a Python function for performing gradient descent algorithm with regularization on a given dataset.
- X: Input feature matrix of size (m, n+1) where m is the number of training examples and n is the number of features. The first column of X is usually all ones for the bias term.
- y: Output vector of size (m, 1) containing the target values for each training example.
- theta: Parameter vector of size (n+1, 1) containing the initial values for the model parameters.
- alpha: Learning rate for the gradient descent algorithm.
- num_iters: Number of iterations to run the gradient descent algorithm.
- Lambda: Regularization parameter for controlling the trade-off between fitting the training data well and avoiding overfitting.
The function returns the optimized parameter vector theta after running the gradient descent algorithm.
Here's the code:
```python
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):
m = len(y)
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta)
error = h - y
reg_term = (Lambda/m) * np.sum(theta[1:]**2)
grad = (1/m) * (X.T.dot(error) + reg_term)
theta[0] -= alpha * grad[0]
theta[1:] -= alpha * grad[1:]
return theta
```
fitting_circle
fitting_circle是指将一个圆形物体从外部包裹得很好,以适应其形状和大小。在工程学和制造业中,fitting_circle通常用于描述两个圆形组件之间的连接。这种连接方式可以通过螺纹、套筒或其他方式实现,以确保两个圆形物体之间的连接紧密和稳固。
在日常生活中,fitting_circle也可以用于形容衣服的合身程度。例如,一件合身的外套或连衣裙可以被描述为“fitting_circle”,意味着它与身体的曲线完美契合,无论是尺寸还是设计都很合适。
另外,fitting_circle也可以用于描述一个团队或组织的协作和配合程度。当一个团队的成员之间能够紧密合作,相互支持,共同努力实现共同目标时,可以说他们的协作是“fitting_circle”的。这种团队协作的紧密程度可以帮助他们更有效地完成任务,取得更广泛的成功。
总而言之,fitting_circle不仅可以用于工程学和制造业中描述物体的连接,还可以用于形容衣物的合身程度和团队的协作程度。这个词具有多重含义,在不同的语境中都可以灵活运用。