def predictOneVsAll(all_theta, X):

这是一个 Python 函数，用于进行多类别分类。其中 all_theta 是一个矩阵，每一行对应一个类别的参数向量，X 是一个矩阵，每一行对应一个样本的特征向量。函数会返回一个向量，每个元素对应一个样本的分类结果。

具体实现是，对于每个样本，计算它属于每个类别的概率，选择概率最大的作为它的分类结果。计算概率的公式是：

$$
h_{\theta}(x) = g(\theta_0^Tx) \\
g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} \\
P(y=i|x;\theta) = h_{\theta}(x)^{(i)} = \frac{e^{\theta^{(i)T}x}}{\sum_{j=1}^{K}e^{\theta^{(j)T}x}}
$$

其中 $K$ 是类别数，$i$ 是当前类别，$\theta^{(i)}$ 是第 $i$ 个类别的参数向量，$x$ 是当前样本的特征向量。最后选择概率最大的类别作为当前样本的分类结果。

相关问题

DWAPlannerROS: # Robot Configuration Parameters - Kobuki max_vel_x: 0.20 min_vel_x: -0.20 max_vel_y: 0.20 min_vel_y: -0.20 max_vel_trans: 0.2 min_vel_trans: 0.13 max_vel_theta: 1.4 min_vel_theta: 0.8 acc_lim_x: 2.5 acc_lim_theta: 3.0 acc_lim_y: 2.5 xy_goal_tolerance: 0.15 yaw_goal_tolerance: 0.15 latch_xy_goal_tolerance: false # Forward Simulation Parameters sim_time: 2.0 vx_samples: 10 vy_samples: 0 vth_samples: 20 controller_frequency: 10.0 # Trajectory Scoring Parameters path_distance_bias: 32.0 goal_distance_bias: 24.0 occdist_scale: 0.03 forward_point_distance: 0.325 stop_time_buffer: 0.2 scaling_speed: 0.25 max_scaling_factor: 0.2 # Oscillation Prevention Parameters oscillation_reset_dist: 0.05 # Debugging publish_traj_pc : true publish_cost_grid_pc: true # Differential-drive robot configuration - necessary? holonomic_robot: true添加一下详细的注释

这是一个DWAPlannerROS的参数配置文件，用于机器人的路径规划。以下是对每个参数的注释：

- max_vel_x: 机器人可以达到的最大线速度。
- min_vel_x: 机器人可以达到的最小线速度。
- max_vel_y: 机器人可以达到的最大侧向速度。
- min_vel_y: 机器人可以达到的最小侧向速度。
- max_vel_trans: 机器人可以达到的最大平移速度。
- min_vel_trans: 机器人可以达到的最小平移速度。
- max_vel_theta: 机器人可以达到的最大旋转速度。
- min_vel_theta: 机器人可以达到的最小旋转速度。
- acc_lim_x: 机器人可以达到的最大线加速度。
- acc_lim_theta: 机器人可以达到的最大旋转加速度。
- acc_lim_y: 机器人可以达到的最大侧向加速度。
- xy_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的位置误差。
- yaw_goal_tolerance: 机器人到达目标点时，允许的角度误差。
- latch_xy_goal_tolerance: 是否在到达目标点后保持位置误差小于xy_goal_tolerance。
- sim_time: 进行路径规划时，模拟机器人运动的时间。
- vx_samples: 机器人在x轴方向的速度采样数。
- vy_samples: 机器人在y轴方向的速度采样数。
- vth_samples: 机器人的旋转速度采样数。
- controller_frequency: 控制器的执行频率。
- path_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到路径距离的权重。
- goal_distance_bias: 机器人在路径规划时，考虑到目标距离的权重。
- occdist_scale: 机器人在路径规划时，考虑到障碍物距离的权重。
- forward_point_distance: 机器人在路径规划时，考虑到前方距离的权重。
- stop_time_buffer: 机器人在路径规划时，考虑到停止距离的缓冲时间。
- scaling_speed: 机器人在路径规划时，考虑到速度的缩放因子。
- max_scaling_factor: 机器人在路径规划时，考虑到速度的最大缩放因子。
- oscillation_reset_dist: 机器人在路径规划时，考虑到振荡重置的距离。
- publish_traj_pc: 是否发布路径规划的点云信息。
- publish_cost_grid_pc: 是否发布代价地图的点云信息。
- holonomic_robot: 是否为全向移动的机器人（如小车）。

max_vel_x: 0.5 min_vel_x: 0.1 max_vel_y: 0.0 # zero for a differential drive robot min_vel_y: 0.0 max_vel_theta: 1.0 min_vel_theta: -1.0 min_in_place_vel_theta: 0.4 escape_vel: -0.1 acc_lim_x: 1.5 acc_lim_y: 0.0 # zero for a differential drive robot acc_lim_theta: 1.2

这段代码中，是轨迹规划器的一些速度和加速度限制参数的设置。其中，`max_vel_x`和`min_vel_x`是机器人在x轴方向上的最大和最小速度；`max_vel_y`和`min_vel_y`是机器人在y轴方向上的最大和最小速度，对于差分驱动机器人来说是0；`max_vel_theta`和`min_vel_theta`是机器人在旋转方向上的最大和最小速度；`min_in_place_vel_theta`是机器人在原地旋转时的最小速度；`escape_vel`是机器人逃逸时的速度；`acc_lim_x`、`acc_lim_y`和`acc_lim_theta`是机器人在运动过程中的x、y和旋转方向上的最大加速度限制。