result = opt.minimize(costFn, init_theta, args=(xTrain, yTrain), method='BFGS', jac=gradientFn, options={'disp': True})解释代码的意思
时间: 2024-01-30 10:01:37 浏览: 26
这段代码的意思是使用scipy库中的`minimize()`函数来训练逻辑回归模型。其中,`costFn`是代价函数,`init_theta`是模型参数的初始值,`xTrain`和`yTrain`是训练集的特征和标签,`method`是优化方法,这里使用的是拟牛顿法中的BFGS算法,`jac`是代价函数的梯度函数,`options`是一个字典,用于传递额外的参数。
`minimize()`函数的作用是通过迭代的方式,不断调整模型的参数,使得代价函数的值最小化。其中,`args`参数用于传递`costFn`函数的额外参数,即`xTrain`和`yTrain`;`disp`参数的值设置为`True`,则在迭代过程中输出优化信息。
最终,`result`是一个OptimizeResult对象,代表优化的结果。它包含了训练得到的模型参数、训练集上的损失值、优化算法的迭代次数等信息。
相关问题
elf.opt = self.parser.parse_args()
这段代码中,`self.parser.parse_args()` 是使用 `argparse` 模块解析命令行参数,返回一个 `Namespace` 对象,该对象包含了所有解析后的参数和对应的值。这些参数和值可以通过对象的属性来访问。
例如,如果有一个 `--foo` 参数,可以通过 `elf.opt.foo` 的方式来获取它的值。如果有一个 `--bar` 参数,可以通过 `elf.opt.bar` 的方式来获取它的值。
在这段代码中,`elf.opt` 是一个对象,它的属性包含了所有解析后的参数和对应的值。通过将 `self.parser.parse_args()` 的返回值赋值给 `elf.opt`,可以方便地在程序中访问命令行参数及其对应的值。
opt, unknown = parser.parse_known_args()
这是一个 Python 脚本中的语句,用于解析命令行参数。其中 `parser` 是一个 `ArgumentParser` 对象,通过调用 `parse_known_args()` 方法来解析命令行参数。`opt` 是一个对象,包含命令行参数的值,`unknown` 是一个列表,包含没有被识别的命令行参数。这个语句的作用是将已知参数解析到 `opt` 中,未知参数解析到 `unknown` 中。
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