网站建设报告总结,平面设计线上培训班哪个好,企业logo设计多少钱,地址一地址二在线发布页所谓的激活函数#xff0c;就是李宏毅老师讲到的sigmoid函数 和 hard sigmoid函数 #xff0c;ReLU函数那些 现在一点点慢慢探索#xff0c;会成为日后想都做不到的经历#xff0c;当你啥也不会的时候#xff0c;才是慢慢享受探索的过程。 有一说一#xff0c;用chatGP…所谓的激活函数就是李宏毅老师讲到的sigmoid函数 和 hard sigmoid函数 ReLU函数那些 现在一点点慢慢探索会成为日后想都做不到的经历当你啥也不会的时候才是慢慢享受探索的过程。 有一说一用chatGPT分解代码是真的香 part1:初始文件处理 补充关于Shell命令的相关知识  (1) (2) (3) 4 关于sys这个标准库的补充知识 5 6 这里定义了一个loadDataSetfileName的载入数据的函数参数是一个文件名, 下面一点点的分析这个函数 -首先 定义了2个一维数组变量dataMatrix就是用于存储训练数据的东西 labelMatrix就是用来存储真实结果的数组 -然后  打开了一个文件文件变量是fr -之后  对这个文件的内容逐行进行处理,每一行的数据存储到line变量中  由于之后的regression函数代码中调用的是这个文件中的数据这里提前查看一下是啥 就是4行数据吧应该就是之前的pm2.5相关的数据 -再者这里就是比如上面的那个data.txt中的数据一行有3个数据用\t制表符进行分隔结果就是这个3个数据作为curLine[]这个一维数组中的3个数据反正感觉python对于数据的处理很方便 -之后 所以每一行前2个数据给到dataMat,dataMat中的元素都是2个元素的一维数组最后一个元素放到labelMat中labelMat中的元素都是1个元素的一维数组 最后返回这2个数组即可 part2:定义一个函数 这个standRegres( , )函数有2个参数都是一维数组变量,之后转换为numpy中的数据类型 之后xTx就是矩阵xMat矩阵转置乘xMat矩阵但是xMat本身是一个一维数组我在想这个结果到底是一个N*N的矩阵呢还是一个数值呢先往下看看 如果得到的矩阵的“行列式”的值是0就直接返回了 否则会计算一个ws并且返回这个ws我们来看看这个ws究竟是啥吧 有点不理解这里的回归系数是啥先不管了  part3:在最后的regression函数中 1首先是调用loadDataSet函数获取到data.txt中的数据并且规格化给到xMat和yMat最后计算处ws这个回归系数 (2)感觉最后就是把这个回归系数算出来了就开始画图了,其实吧我感觉整个的就干了一件事就是这个“回归系数”吧就是那个直线的斜率感觉上面就是高中的算了一个斜率服了 算了还是解释一下这里的画图过程吧 也就是说先画出真实值的散点图然后绘制一个由xMat和回归系数ws得到的直线