def lrCostFunction(theta, X, y, Lambda):
时间: 2023-06-20 16:05:13 浏览: 54
该函数是逻辑回归的代价函数,包括正则化项。其中,theta 表示逻辑回归模型的参数向量,X 表示特征矩阵,y 表示标签向量,Lambda 表示正则化参数。
具体实现如下:
```python
import numpy as np
def sigmoid(z):
"""
sigmoid 函数
"""
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def lrCostFunction(theta, X, y, Lambda):
"""
逻辑回归的代价函数,包括正则化项
"""
m = len(y)
n = len(theta)
# 计算代价函数
h = sigmoid(X @ theta)
J = (-y.T @ np.log(h) - (1 - y).T @ np.log(1 - h)) / m
reg = Lambda / (2 * m) * (theta[1:] @ theta[1:].T)
J += reg
# 计算梯度
grad = X.T @ (h - y) / m
grad[1:] += Lambda / m * theta[1:]
return J, grad
```
其中,sigmoid 函数表示逻辑回归模型的假设函数;代价函数 J 包括两部分,第一部分是未正则化的代价函数,第二部分是正则化项;梯度 grad 包括两部分,第一部分是未正则化的梯度,第二部分是正则化项的梯度。
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