def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[i[41]]=1 label.append(label_list)报错TypeError: list indices must be integers or slices, not str，怎么改

这个错误是因为列表索引必须是整数或切片，而不能是字符串。在你的代码中，`i[41]` 是一个字符串，不能直接用于索引列表。

根据你的代码，`label_list` 是一个长度为23的列表，用于存储标签。如果你想要将标签转换为整数，可以使用 `int()` 函数。例如：

label_list[int(i[41])] = 1

这将把 `i[41]` 转换为整数，并将 `label_list` 中对应位置的值设置为1。

如果你的 `i[41]` 不是一个有效的整数，那么你可能会遇到 `ValueError` 异常。为了避免这种情况，你可以使用 `try-except` 语句来捕获异常，例如：

try:
    label_list[int(i[41])] = 1
except ValueError:
    # 处理无效的标签值

这样，如果 `i[41]` 无法被转换为整数，你的程序就会执行 `except` 语句块中的代码，从而避免出现类型错误。

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def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[int(i[41])]=1 label.append(label_list),报错IndexError: list index out of range，怎么改

这个错误是因为在处理数据的过程中，某个列表的索引超出了其范围。根据你提供的代码，这个错误可能是由于以下原因引起的：

1. 数据文件的某些行不是完整的，或者其中一些行的列数小于36或41。

2. 数据文件的格式可能不正确，导致程序无法正确解析数据。

你可以尝试使用 try-except 语句来捕获这个错误，例如：

try:
    # your code here
except IndexError:
    print("IndexError: list index out of range")

此外，你还可以在读取数据的时候增加一些判断来避免这个错误的发生，例如：

for i in csv_reader:
    if len(i) < 42:
        continue
    label_list=[0]*23
    feature.append(i[:36])
    label_list[int(i[41])]=1
    label.append(label_list)

这段代码会跳过长度小于42的行，以避免出现索引越界的问题。

def multinomial_basis(x, feature_num=10):

multinomial_basis()是一个函数，它接受两个参数x和feature_num，返回一个向量。它的作用是将输入的x展开成一个基函数向量，用于多项式回归。具体来说，它将输入的x作为一个特征向量，将其展开成feature_num个特征，每一个特征都是输入x中每个元素的多项式展开结果，最后返回展开后的基函数向量。

以下是函数的具体实现：

import numpy as np

def multinomial_basis(x, feature_num=10):
    x = np.array(x)
    basis = np.ones((len(x), feature_num))
    for i in range(feature_num):
        basis[:, i] = np.prod(x**(i+1), axis=1)
    return basis

例如，如果输入x为[1, 2, 3]，feature_num为5，则函数将返回一个5列的基函数向量：

>>> multinomial_basis([1, 2, 3], 5)
array([[  1.,   1.,   1.,   1.,   1.],
       [  1.,   2.,   4.,   8.,  16.],
       [  1.,   3.,   9.,  27.,  81.]])

其中每一行都是一个样本，每一列都是一个特征，这里只展示了前三个样本和前五个特征的结果。