for i in range(1,num_labels+1): #标签y值为1-10，10代表0，如果y=i,则将其赋给i-1列，反之 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))

这段代码是神经网络的反向传播过程，用于计算损失函数和正则化项。其中，num_labels表示标签的种类数，y10是一个m*num_labels的矩阵，用于将y值转化为0/1向量，a2是神经网络的输出值。J是损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的差异，cost是未加正则化项的损失函数，reg_J是加上正则化项后的损失函数。在计算reg_J时，通过对Theta参数进行平方求和，惩罚模型复杂度，避免过拟合。

相关问题

for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)

这段代码用于将多分类问题的标签转换为 one-hot 编码。其中，`num_labels` 表示类别数量，`y` 是形状为 `(m,)` 的一维标签数组，`y10` 是形状为 `(m, num_labels)` 的二维数组，用于存储转换后的 one-hot 编码。

具体地，`for` 循环遍历每个类别，然后使用 `numpy` 的 `where()` 方法将标签数组 `y` 中等于当前类别的位置标记为 1，不等于当前类别的位置标记为 0，并将结果存入 `y10` 中对应的列中。

最终，`y10` 中的每一行表示一个样本的 one-hot 编码，其中第 $i$ 列为 1 表示该样本属于第 $i$ 个类别，为 0 表示不属于。

def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history

这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中，它计算代价函数的值，以及每层权重的梯度，并使用学习率和梯度来更新权重。最后，它返回更新后的权重和每个迭代步骤的代价函数值。