[temp, ii] = min(setOpenCosts +Weights*setOpenHeuristics);
时间: 2024-03-26 16:37:45 浏览: 14
这是一个MATLAB代码行,其中包含以下操作:
1. 计算 "setOpenCosts + Weights*setOpenHeuristics" 的值,这是一个向量。
2. 使用 "min" 函数找到向量中最小值的索引,并将其赋值给 "ii" 变量。
3. 同时将最小值赋值给 "temp" 变量。
这个代码片段的目的可能是从一个包含多个选项的集合中找到最优的选项。其中,"setOpenCosts" 表示每个选项的代价,"setOpenHeuristics" 表示每个选项的启发式估计值,"Weights" 表示代价和启发式估计值的权重。
相关问题
def gradAscent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix=np.mat(dataMatIn) labelMat=np.mat(classLabels).transpose() m,n=np.shape(dataMatrix) alpha=0.001 maxcycles=500 weights=np.ones((n,1)) for k in range(maxcycles): h=sigmoid(dataMatrix*weights) error=labelMat-h weights=weights+alpha*dataMatrix.transpose()*error return weights改为梯度下降算法怎么改?
要将 gradAscent 函数改为梯度下降算法,可以按照以下步骤进行修改:
1. 修改函数名为 gradDescent。
2. 将第 7 行的 weights 初始化为零向量,即 weights=np.zeros((n,1))。
3. 将第 9 行的 h=sigmoid(dataMatrix*weights) 改为 h=dataMatrix*weights,因为在梯度下降中,不需要对 h 进行 sigmoid 计算。
4. 将第 10 行的 error=labelMat-h 改为 error=h-labelMat,因为在梯度下降中,需要求的是损失函数的梯度方向。
5. 将第 11 行的 weights=weights+alpha*dataMatrix.transpose()*error 改为 weights=weights-alpha*dataMatrix.transpose()*error,因为在梯度下降中,是朝着损失函数的梯度方向进行更新权重。
修改后的代码如下:
```python
def gradDescent(dataMatIn, classLabels):
dataMatrix = np.mat(dataMatIn)
labelMat = np.mat(classLabels).transpose()
m, n = np.shape(dataMatrix)
alpha = 0.001
maxCycles = 500
weights = np.zeros((n, 1))
for k in range(maxCycles):
h = dataMatrix * weights
error = h - labelMat
weights = weights - alpha * dataMatrix.transpose() * error
return weights
```
# 用WLS修正模型 wls_model = sm.WLS(y, X, weights=1/(weights**2))代表什么
这行代码表示使用加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)来拟合线性回归模型。其中,y是因变量(响应变量),X是自变量(特征变量)矩阵,weights是每个样本的权重值,weights**2是将权重值平方后得到的新权重值。通过将样本的权重值纳入到模型中,WLS可以更好地适应数据中的异方差性(heteroscedasticity),进而得到更为准确的回归系数估计。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)