num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2))

时间: 2024-05-31 11:13:13 浏览: 154
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STBCxingneng2.rar_K-H PI_K.

这是一个Python代码片段，其中`self.data`是一个numpy数组，它的形状是`(m, n)`，其中`m`是样本数，`n`是特征数。`self.theta`是一个numpy数组，它的形状是`(n, 2)`，其中第一列表示正类的权重，第二列表示负类的权重。这段代码初始化了`self.theta`为全零。在使用逻辑回归进行二分类时，我们通过最小化损失函数来学习`self.theta`的值。初始化为全零是一个常见的做法，因为它表示我们对每个特征的影响力初始时并没有任何先验知识。
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num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“num_features”代表什么

"num_features"代表数据集中每个样本的特征数量。在上述代码中，self.data是一个二维数组，其中每行代表一个样本，每列代表该样本的一个特征。因此，self.data.shape[1]...因此，self.theta的大小为(num_features, 2)。

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“2”代表什么

在代码 self.theta = np.zeros((num_features, 2)) 中，数字 2 表示二元分类问题中的两个类别。具体而言，假设我们要解决一个二元分类问题，其中样本可以被分为两个类别，比如正面评价和负面评价。那么，我们需要...

theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf

这段代码是在初始化模型参数，其中in_features表示输入特征的数量，theta是一个形状为(in_features, 1)的全零向量，best_theta也是一个形状为(in_features, 1)的全零向量，best_loss是一个初始值为正...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0] print(f"Accuracy: {accuracy}") # 可视化 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.show() 请问这段代码实现了什么功能？

in_features = train_features.shape[1] def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf for epoch in range(num_epochs): train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels) for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))帮我加个注释

theta = np.zeros((in_features, 1)) # 初始化最佳模型参数和最小测试误差 best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf # 循环迭代训练num_epochs次 for epoch in range(num_epochs): ...

class ArcFaceLoss(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, s=35.0, m=0.25): super(ArcFaceLoss, self).__init__() self.s = s self.m = m self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) nn.init.xavier_uniform_(self.weight) def forward(self, x, label): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt(1.0 - torch.pow(cosine, 2)) phi = cosine * torch.cos(torch.tensor(self.m)) - sine * torch.sin(torch.tensor(self.m)) one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device=x.device) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) logits = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) logits *= self.s return logits.mean(dim=0).sum()根据这个类写出数学公式

$$L_{arcface}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}}{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}+\sum_{j\neq y_i}e^{s\cdot\cos\theta_j}}$$ 其中，$N$ 是样本数量，$s$ 是一个缩放因子，$m...

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

2. DecisionTreeBase类：表示决策树分类器的基类，包括方法__init__()、split_data()、get_random_features()、find_best_split()、generate_tree()、fit()、get_prediction()和predict()。 3. __init__(self, max_...

import numpy as npdef softmax_cost(theta, X, y, lambda_reg): ''' Computes the cost of using theta as the parameter for softmax regression. ''' # Number of features num_features = X.shape[1] # Number of classes num_classes = len(np.unique(y)) # Reshaping theta to be a matrix theta = theta.reshape(num_classes, num_features) # Calculating the hypothesis function hypothesis = np.exp(X.dot(theta.T)) hypothesis = hypothesis / np.sum(hypothesis, axis=1, keepdims=True) # Calculating the cost function cost = -np.sum(np.log(hypothesis[range(X.shape[0]), y])) cost = cost / X.shape[0] # Adding regularization term regularization = (lambda_reg / 2) * np.sum(np.square(theta)) cost = cost + regularization return cost

定义了一个计算使用softmax回归参数theta在X和y数据中执行cost（成本）的函数softmax_cost，并且引入了numpy模块，并将其作为别名为np的缩写。在函数中还定义了一个lambda_reg参数，该参数是用于指定正则化参数的。

结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据 # 在OpenMV中打印结果 print("Shape: ", data.shape) print("Number: ", data.num) ...

def nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda): # Reshape nn_params back into the parameters Theta1 and Theta2 Theta1 = nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) Theta2 = nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) m = X.shape[0] J=0 X = np.hstack((np.ones((m,1)),X)) y10 = np.zeros((m,num_labels)) a1 = sigmoid(X @ Theta1.T) a1 = np.hstack((np.ones((m,1)), a1)) # hidden layer a2 = sigmoid(a1 @ Theta2.T) # output layer for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0) for j in range(num_labels): J = J + sum(-y10[:,j] * np.log(a2[:,j]) - (1-y10[:,j])*np.log(1-a2[:,j])) cost = 1/m* J reg_J = cost + Lambda/(2*m) * (np.sum(Theta1[:,1:]**2) + np.sum(Theta2[:,1:]**2)) # Implement the backpropagation algorithm to compute the gradients grad1 = np.zeros((Theta1.shape)) grad2 = np.zeros((Theta2.shape)) for i in range(m): xi= X[i,:] # 1 X 401 a1i = a1[i,:] # 1 X 26 a2i =a2[i,:] # 1 X 10 d2 = a2i - y10[i,:] d1 = Theta2.T @ d2.T * sigmoidGradient(np.hstack((1,xi @ Theta1.T))) grad1= grad1 + d1[1:][:,np.newaxis] @ xi[:,np.newaxis].T grad2 = grad2 + d2.T[:,np.newaxis] @ a1i[:,np.newaxis].T grad1 = 1/m * grad1 grad2 = 1/m*grad2 grad1_reg = grad1 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta1.shape[0],1)),Theta1[:,1:])) grad2_reg = grad2 + (Lambda/m) * np.hstack((np.zeros((Theta2.shape[0],1)),Theta2[:,1:])) return cost, grad1, grad2,reg_J, grad1_reg,grad2_reg

这是一个实现神经网络的...该函数首先将参数Theta1和Theta2恢复成原来的矩阵形式，然后计算每个样本的预测值和损失函数，再计算每个参数的梯度。最后，该函数返回损失函数和梯度，包括未经过正则化和经过正则化的梯度。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

4. temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) 应该改为 temp=np.array(np.zeros(theta.shape))。 5. ax.set_xlabel=('房子面积') 和 ax.set_ylabel=('房子价格') 应该改为 ax.set_xlabel('房子面积') 和 ax...

def reset_parameters(self): stdv = 1. / math.sqrt(self.Theta1.shape[1]) self.Theta1.data.uniform_(-stdv, stdv)

it initializes the weights of the layer (stored in the Theta1 attribute) to random values between -stdv and stdv, where stdv is a value calculated based on the number of input features of the...

def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size): model=linreg train_ls, _ ,theta= train(model, train_features, train_labels, None, None, #None, None表示是没有验证集，只做训练，得到模型net num_epochs, lr, weight_decay, batch_size) plot(np.arange(1, num_epochs + 1), train_ls, xlabel='epoch', ylabel='log rmse', xlim=[1, num_epochs], yscale='log') print(f'训练log rmse：{float(train_ls[-1]):f}') preds = model(test_features,theta) # 将其重新格式化以导出到Kaggle test_data['SalePrice'] = pd.Series(preds.reshape(1, -1)[0]) submission = pd.concat([test_data['Id'], test_data['SalePrice']], axis=1) submission.to_csv('submission.csv', index=False)帮我写个注释

def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size): # 定义模型 model = linreg # 训练模型并得到训练误差、模型参数 train_ls, _, ...
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写出梯度下降法python代码，并预测data1=[8,18,85]和data2=[4,14,65]的分类标签,数据是X_data = [[10, 20, 90], [9, 18, 70], [4, 12, 55], [3, 10, 50]] ，分类标签是Y_labels =

theta = np.zeros((X_data.shape[1], 1)) # 进行梯度下降法求解 theta = gradient_descent(X_data, Y_labels, theta, alpha=0.01, num_iterations=10000) # 预测data1和data2的分类标签 data1 = np.array([8, 18, ...

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![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩