TypeError: _vhstack_dispatcher() takes 1 positional argument but 10 were given

时间: 2023-12-05 19:26:35 浏览: 31
这个错误通常是因为你在调用 `np.vstack()` 函数时传入了错误的参数数量。通常情况下,`np.vstack()` 函数需要传入一个元组或列表,其中包含要垂直堆叠的数组。请检查你的代码,确保你传入的参数数量正确,且每个参数都是一个数组。如果仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,以便更好地理解问题所在。
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TypeError:__init__ takes 1 positional argument but 5 were given

这个错误通常是因为在类的初始化函数中传递了错误的参数数量。在你提供的引用中,有三个例子都涉及到了这个错误。其中一个例子中,类的初始化函数中将init拼写成了int,也导致了这个问题。如果你遇到了这个错误,你需要检查类的初始化函数中传递的参数数量是否正确,并且确保没有拼写错误。如果你仍然无法解决这个问题,你可以查看相关文档或者寻求帮助。

TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这个错误通常发生在你在实例化一个类的时候,传递了多余的参数。例如,如果你的类定义如下: ``` class MyClass: def __init__(self, arg1): self.arg1 = arg1 ``` 但是你实例化这个类的时候传递了两个参数: ``` my_object = MyClass(arg1_value, arg2_value) ``` 那么就会出现 "TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given" 的错误。在这个例子中,正确的实例化方式应该是: ``` my_object = MyClass(arg1_value) ``` 请检查你的代码,确保你在实例化类的时候传递了正确的参数数量。如果你还有疑问,请提供更多的代码和错误信息,我会尽力帮助你解决问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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