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