看不清
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# 梯度上升 def gradAscent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix = mat(dataMatIn) labelMat = mat(classLabels).transpose() m,n = shape(dataMatrix) # shape计算行列 m=100列 n=3行 alpha = 0.001 # 向目标移动的步长 maxCycles = 500 # 迭代次数 weights = ones((n,1)) for k in range(maxCycles): h = sigmoid(dataMatrix*weights) error = (labelMat - h) weights = weights alpha * dataMatrix.transpose()* error return array(weights).reshape(1,n)[0] for循环里边的没明白什么意思
2016-11-02 16:27
见下面的回复,如果还不清楚再提问吧。
2016-11-02 16:55
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