这段代码是什么意思: def _compute_dLk(self,k): argmax_eig_vec, fact, lambda_max_abs_v = \ matrix_derivative(self.H[k] - self.Id) Vk, nbk = self._get_Vk_nbk(k) dLk = self._part_dLk(Vk,nbk)\ .dot( np.tensordot(argmax_eig_vec, argmax_eig_vec,axes=0) )*fact if self.relaxation_kwds['sqrd']: dLk = 2*lambda_max_abs_v*dLk return dLk
时间: 2023-06-27 09:04:40 浏览: 65
这段代码定义了一个名为 _compute_dLk 的方法,该方法接受一个参数 k。该方法的作用是计算拉格朗日松弛法中的一个部分 dLk,并返回计算结果。具体实现过程如下:
1. 调用 matrix_derivative 方法,计算 H[k] - Id 的特征向量 argmax_eig_vec、特征值 fact、绝对值最大特征值 lambda_max_abs_v;
2. 调用 _get_Vk_nbk 方法,获取 Vk 和 nbk 两个参数;
3. 调用 _part_dLk 方法,计算部分 dLk;
4. 使用 np.tensordot 函数计算 argmax_eig_vec 与自身的张量积,再与上一步计算的 dLk 矩阵相乘,得到最终的 dLk 矩阵;
5. 如果 relaxation_kwds 中指定了 sqrd 参数,则将 dLk 矩阵乘以 2*lambda_max_abs_v。
最终返回计算得到的 dLk 矩阵。
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编写matlab:这段代码定义了一个名为 _compute_dLk 的方法,该方法接受一个参数 k。该方法的作用是计算拉格朗日松弛法中的一个部分 dLk,并返回计算结果。具体实现过程如下: 调用 matrix_derivative 方法,计算 H[k] - Id 的特征向量 argmax_eig_vec、特征值 fact、绝对值最大特征值 lambda_max_abs_v; 调用 _get_Vk_nbk 方法,获取 Vk 和 nbk 两个参数; 调用 _part_dLk 方法,计算部分 dLk; 使用 np.tensordot 函数计算 argmax_eig_vec 与自身的张量积,再与上一步计算的 dLk 矩阵相乘,得到最终的 dLk 矩阵; 如果 relaxation_kwds 中指定了 sqrd 参数,则将 dLk 矩阵乘以 2*lambda_max_abs_v。 最终返回计算得到的 dLk 矩阵。
function dLk = compute_dLk(k)
[argmax_eig_vec, fact, lambda_max_abs_v] = matrix_derivative(H[k] - Id);
[Vk, nbk] = _get_Vk_nbk(k);
partial_dLk = _part_dLk(Vk, nbk, argmax_eig_vec, fact);
dLk = np.tensordot(argmax_eig_vec, argmax_eig_vec, axes=0) * partial_dLk;
if relaxation_kwds.sqrd
dLk = 2 * lambda_max_abs_v * dLk;
end
end
其中,matrix_derivative、_get_Vk_nbk 和 _part_dLk 是本函数中调用的其他方法,需要根据具体问题进行实现。
class LogisticRegression(object): def __init__(self, input_size, output_size, eta, max_epoch, eps):
class LogisticRegression:
def __init__(self, input_size, output_size, eta=0.01, max_epoch=1000, eps=1e-5):
"""
Constructor for the LogisticRegression class.
:param input_size: int, size of the input data
:param output_size: int, number of output classes
:param eta: float, learning rate (default=0.01)
:param max_epoch: int, maximum number of epochs (default=1000)
:param eps: float, convergence threshold (default=1e-5)
"""
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.eta = eta
self.max_epoch = max_epoch
self.eps = eps
self.weights = None
self.bias = None
def fit(self, X, y):
"""
Fit the logistic regression model on the training data.
:param X: numpy array of shape (n_samples, input_size), input data
:param y: numpy array of shape (n_samples,), target labels
"""
n_samples = X.shape[0]
self.weights = np.zeros((self.input_size, self.output_size))
self.bias = np.zeros((1, self.output_size))
for epoch in range(self.max_epoch):
# Forward pass
z = np.dot(X, self.weights) + self.bias
y_pred = self._softmax(z)
# Backward pass
error = y_pred - self._onehot(y, self.output_size)
grad_weights = np.dot(X.T, error)
grad_bias = np.sum(error, axis=0, keepdims=True)
# Update weights and bias
self.weights -= self.eta * grad_weights
self.bias -= self.eta * grad_bias
# Check for convergence
if np.max(np.abs(grad_weights)) < self.eps:
break
def predict(self, X):
"""
Predict the class labels for the input data.
:param X: numpy array of shape (n_samples, input_size), input data
:return: numpy array of shape (n_samples,), predicted class labels
"""
z = np.dot(X, self.weights) + self.bias
y_pred = self._softmax(z)
return np.argmax(y_pred, axis=1)
def _softmax(self, z):
"""
Compute the softmax activation function.
:param z: numpy array of shape (n_samples, output_size), input data
:return: numpy array of shape (n_samples, output_size), output of the softmax function
"""
exp_z = np.exp(z - np.max(z, axis=1, keepdims=True))
return exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True)
def _onehot(self, y, output_size):
"""
Convert the target labels to one-hot encoding.
:param y: numpy array of shape (n_samples,), target labels
:param output_size: int, number of output classes
:return: numpy array of shape (n_samples, output_size), one-hot encoding of the target labels
"""
onehot = np.zeros((len(y), output_size))
onehot[np.arange(len(y)), y] = 1
return onehot
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