cost, grad = costFunction(theta,X,y)
时间: 2023-06-24 18:06:31 浏览: 52
这行代码看起来是在调用一个名为"costFunction"的函数,并将变量"theta"、"X"和"y"作为参数传递给它。函数返回两个值,分别是"cost"和"grad"。在这个上下文中,可能是在使用梯度下降算法进行模型训练,"cost"表示当前模型的损失值,"grad"表示在当前参数下,损失函数对每个参数的导数值。
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cost, grad= costFunction(initial_theta,X,y)
这段代码看起来是在调用 `costFunction` 函数,传入了初始参数 `initial_theta`、特征矩阵 `X` 和标签向量 `y`,并且将函数返回的代价值和梯度值分别赋值给 `cost` 和 `grad`。
可能的实现如下:
```python
def costFunction(theta, X, y):
# 计算代价函数和梯度
m = len(y)
h = sigmoid(X @ theta)
J = -1/m * (y.T @ np.log(h) + (1 - y).T @ np.log(1 - h))
grad = 1/m * X.T @ (h - y)
return J, grad
# 调用 costFunction
initial_theta = np.zeros((n, 1))
cost, grad = costFunction(initial_theta, X, y)
```
其中,`sigmoid` 函数是一个常用的逻辑斯蒂函数,实现如下:
```python
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
```
需要注意的是,这里的 `@` 符号表示矩阵乘法,`np.log` 表示自然对数。
function [J,grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); h = 1./(1+exp(-(X * theta))); J = (1 / m) * sum(- y .* log(h) - (1 - y) .* log(1 - h)); grad = 1 / m * X' * (h - y); end这段代码意思
是一个逻辑回归的代价函数和梯度下降函数的实现。给定一个参数向量theta,一个输入特征矩阵X和一个输出向量y,函数计算出代价函数J和梯度grad,并返回它们。代价函数J是逻辑回归的损失函数,用来评估模型预测输出与实际输出之间的差异。梯度grad表示代价函数的变化率,用来更新参数theta,使得代价函数最小化。函数首先计算模型的预测输出h,然后使用该输出和实际输出y计算代价函数J和梯度grad。最后将它们返回给调用者。