将97(负载为0): 驱动端: 最大值:0.311254 最小值:-0.286638 幅值:0.597892 一阶矩(均值):0.012558 二阶矩(方差):0.005283 三阶矩(偏度):-0.000014 四阶矩(峰度):0.000077 风扇端: 最大值:0.357491 最小值:-0.246135 幅值:0.603625 一阶矩(均值):0.031376 二阶矩(方差):0.006185 三阶矩(偏度):0.000067 四阶矩(峰度):0.000106 98(负载为1hp): DE: 最大值:0.317513 最小值:-0.345884 幅值:0.663397 一阶矩(均值):0.012564 二阶矩(方差):0.004245 三阶矩(偏度):-0.000048 四阶矩(峰度):0.000053 FE: 最大值:0.321947 最小值:-0.218193 幅值:0.540140 一阶矩(均值):0.032375 二阶矩(方差):0.004535 三阶矩(偏度):0.000039 四阶矩(峰度):0.000059 99(负载为2hp): DE: 最大值:0.359236 最小值:-0.326900 幅值:0.686136 一阶矩(均值):0.012261 二阶矩(方差):0.003987 三阶矩(偏度):-0.000042 四阶矩(峰度):0.000047 FE: 最大值:0.311675 最小值:-0.244285 幅值:0.555960 一阶矩(均值):0.031962 二阶矩(方差):0.004235 三阶矩(偏度):0.000035 四阶矩(峰度):0.000051 100(负载为3hp): DE: 最大值:0.283717 最小值:-0.306456 幅值:0.590173 一阶矩(均值):0.012459 二阶矩(方差):0.004185 三阶矩(偏度):-0.000035 四阶矩(峰度):0.000052 FE: 最大值:0.384816 最小值:-0.301402 幅值:0.686218 一阶矩(均值):0.031896 二阶矩(方差):0.005666 三阶矩(偏度):0.000006 四阶矩(峰度):0.000096制作成表格

时间: 2023-07-15 11:14:04 浏览: 50
| 负载 | 位置 | 最大值 | 最小值 | 幅值 | 一阶矩(均值) | 二阶矩(方差) | 三阶矩(偏度) | 四阶矩(峰度) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 97 | 驱动端 | 0.311254 | -0.286638 | 0.597892 | 0.012558 | 0.005283 | -0.000014 | 0.000077 | | 97 | 风扇端 | 0.357491 | -0.246135 | 0.603625 | 0.031376 | 0.006185 | 0.000067 | 0.000106 | | 98 | DE | 0.317513 | -0.345884 | 0.663397 | 0.012564 | 0.004245 | -0.000048 | 0.000053 | | 98 | FE | 0.321947 | -0.218193 | 0.540140 | 0.032375 | 0.004535 | 0.000039 | 0.000059 | | 99 | DE | 0.359236 | -0.326900 | 0.686136 | 0.012261 | 0.003987 | -0.000042 | 0.000047 | | 99 | FE | 0.311675 | -0.244285 | 0.555960 | 0.031962 | 0.004235 | 0.000035 | 0.000051 | | 100 | DE | 0.283717 | -0.306456 | 0.590173 | 0.012459 | 0.004185 | -0.000035 | 0.000052 | | 100 | FE | 0.384816 | -0.301402 | 0.686218 | 0.031896 | 0.005666 | 0.000006 | 0.000096 |

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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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