def gradient(self, trainX: np.ndarray, trainY: np.ndarray)->np.ndarray: ''' Compute gradient of logistic regression. Parameters: trainX is the training data input. trainX is a two two dimensional numpy array. trainY is the training data label. trainY is a one dimensional numpy array. Return: a one dimensional numpy array representing the gradient ''' x = self.add_feature(trainX) #### write your code below #### return #### write your code above ####。请帮我完成需要填写的代码
时间: 2024-02-10 09:17:17 浏览: 25
好的,根据您提供的代码,以下是需要填写的代码:
```python
# compute gradient of logistic regression
prob = self.sigmoid(x)
grad = np.mean((prob - trainY)[:, None] * x, axis=0)
return grad
```
以上代码会先为输入数据添加全为1的一列,然后计算模型预测的标签概率,最后使用梯度下降的公式计算梯度。其中 `(prob - trainY)[:, None]` 的作用是将一维数组转换为二维数组,方便后续计算。
希望对您有帮助!
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为什么我的numpy没有gradient函数:AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'gradient'
`numpy.ndarray` 对象并没有 `gradient` 这个方法。如果你想要计算一个数组的梯度,你可以使用 `numpy.gradient()` 函数。这个函数接受一个数组作为参数,并返回一个元组,其中每个元素对应一个维度的梯度。
例如,如果你想计算一个二维数组的梯度,可以这样做:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
grad_x, grad_y = np.gradient(arr)
```
这个例子中,`grad_x` 和 `grad_y` 分别是 `arr` 在 x 和 y 方向上的梯度。
解释: def inv_objectfun_gradient(self, detector, receiver_locations, true_mag_data, x): """ The gradient of the objective function with respect to x. Parameters ---------- detector : class Detector receiver_locations : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function receiver_locations. true_mag_data : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function true_mag_data. x : numpy.array, size=9 See inv_objective_function x. Returns ------- grad : numpy.array, size=9 The partial derivative of the objective function with respect to nine parameters. """ rx = self.inv_residual_vector(detector, receiver_locations, true_mag_data, x) jx = self.inv_residual_vector_grad(detector, receiver_locations, x) grad = rx.T * jx grad = np.array(grad)[0] return grad
这是一个Python函数,名为`inv_objectfun_gradient`,它接受四个参数:`detector`,`receiver_locations`,`true_mag_data`和`x`。该函数返回一个大小为9的numpy数组,表示目标函数相对于九个参数的偏导数。在函数中,它首先调用`inv_residual_vector`和`inv_residual_vector_grad`函数计算残差向量和残差向量的梯度,然后将它们相乘并返回结果。