num_res = size(res, 1);

这行代码的作用是计算矩阵 res 的行数，将结果保存在变量 num_res 中。size 函数可以用来获取矩阵的大小信息，其中第一个参数表示矩阵本身，第二个参数是可选的，用来指定获取行数还是列数。因为没有指定第二个参数，所以默认获取的是行数。因此，这行代码的意思是获取矩阵 res 的行数，即矩阵中元素的个数。在这个代码之后，变量 num_res 就保存了矩阵 res 的行数，可以在后续的代码中使用。

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解释def train_sgd(lr, batch_size, num_epochs=2): data_iter, feature_dim = get_data_ch11(batch_size) return train_ch11( sgd, None, {'lr': lr}, data_iter, feature_dim, num_epochs) gd_res = train_sgd(1, 1500, 10)

这段代码定义了一个函数 `train_sgd`，用于进行随机梯度下降（SGD）的训练。接着，通过调用 `train_sgd` 函数，将得到的结果赋值给了变量 `gd_res`。

具体解释如下：
- `def train_sgd(lr, batch_size, num_epochs=2):`：定义了一个名为 `train_sgd` 的函数，接受三个参数 `lr`、`batch_size` 和 `num_epochs`，分别表示学习率、批次大小和训练轮数，默认值为 2。
- `data_iter, feature_dim = get_data_ch11(batch_size)`：调用函数 `get_data_ch11`，传入批次大小 `batch_size`，并将返回的数据迭代器和特征维度赋值给变量 `data_iter` 和 `feature_dim`。
- `return train_ch11(sgd, None, {'lr': lr}, data_iter, feature_dim, num_epochs)`：调用函数 `train_ch11`，传入优化器 `sgd`、状态信息为 `None`、超参数为 `{'lr': lr}`、数据迭代器 `data_iter`、特征维度 `feature_dim` 和训练轮数 `num_epochs`。然后，将 `train_ch11` 的返回结果作为 `train_sgd` 函数的返回值。
- `gd_res = train_sgd(1, 1500, 10)`：调用函数 `train_sgd`，传入学习率为 1、批次大小为 1500 和训练轮数为 10，并将返回结果赋值给变量 `gd_res`。

综上所述，这段代码定义了一个函数 `train_sgd` 用于进行随机梯度下降的训练，并通过调用该函数，得到了训练结果并赋值给了变量 `gd_res`。

outdim = 1; num_size = 0.7; num_train_s = round(num_size * num_samples); f_ = size(res, 2) - outdim;

这段代码中，outdim被赋值为1，表示输出的维度为1，即模型的输出是一个标量。num_size被赋值为0.7，表示训练集的大小占总数据集大小的70%。num_train_s被计算为num_size乘以num_samples（总数据集大小）并四舍五入取整，表示训练集的大小。f_被计算为矩阵res的列数减去outdim，表示输入数据的维度。这段代码可能是在进行机器学习模型的训练前的数据预处理过程中使用的。