m0_37607945的博客

self.lr = learning_rate # 学习率self.epochs = n_epochs # 迭代次数self.theta = None # 参数向量m, n = X.shape # 样本数量和特征数量X_b = np.c_[np.ones((m, 1)), X] # 添加偏置项 x0=1# 随机初始化参数向量 theta。

self.lr = learning_rate # 学习率self.epochs = n_epochs # 迭代次数self.theta = None # 参数向量m, n = X.shape # 样本数量和特征数量X_b = np.c_[np.ones((m, 1)), X] # 添加偏置项 x0=1# 随机初始化参数向量 theta。

答案解析：Python 的默认参数在函数定义时初始化一次，多次调用共享同一个列表对象。应对方式见前文 add_element_safe 函数。通过细化后的代码与陷阱分析，可以帮助你更透彻地迁移 Java 经验到 Python，同时警惕动态语言的特殊设计模式。题目：编写一个函数，接受任意数量的关键字参数，并过滤出值为整数的参数，返回它们的平方的列表。练习 1：多态实现（通过鸭子类型）题目：以下代码会输出什么？练习 2：动态特性实战。

对比维度Java开发经验参考Python/AI学习要点语法差异强类型vs动态类型理解numpy的广播机制编程范式OOP主导函数式编程与向量化操作的重要性调试方式IDE单步调试Matplotlib可视化调试并发处理多线程/线程池数据并行（如Spark MLlib）