《机器学习实战》Logistic回归python 2.7实践错误总结

本文总结了在使用Python 2.7进行《机器学习实战》Logistic回归实践时遇到的错误,包括import导入方式、numpy的shape理解以及广播机制的应用问题,并给出了相应的解决方案。通过调整import语句、理解numpy数组属性以及正确处理数据格式,成功解决了代码运行中的错误。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

sigmoid(intX)函数

报错:

return 1.0/(1+math.exp(-intX)) 
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

math.exp改为numpy的方法numpy.exp

    import numpy as np
    def sigmoid(self, intX):
        return 1.0/(1+np.exp(-intX))
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