Я новичок с Python, и это вопрос, который я смущен этим! Я импортировал данные файла с тремя различными столбцами x, y, lable и несколькими случайными точками, нанесенными на график, и в дальнейшем я должен:
- построить расчетные параметры (θ0, θ1, θ2) ( \ theta_0, \ theta_1, \ theta_2) (θ0, θ1, θ2) на каждой итерации градиентного спуска до сходимости
- построить тренировочную ошибку J (θ0, θ1, θ2) J (\ theta_0, \ theta_1, \ theta_2) J (θ0, θ1, θ2) на каждой итерации градиентного спуска до сходимости
3. построить классификатор σ (z) \ sigma (z) σ ( z) где z = θ0 + θ1x + θ2yz = \ theta_0 + \ theta_1 x + \ theta_2 yz = θ0 + θ1 x + θ2 y с x = [30: 0,5: 100] x = [30: 0,5: 100 ] x = [30: 0,5: 100] и y = [30: 0,5: 100] y = [30: 0,5: 100] y = [30: 0,5: 100]
[a: t: b ] [a: t: b] [a: t: b] обозначает диапазон значений от aaa до bbb с размером шага ttt
использовать цветовую карту, где синий используется для 0, красный - для 1, их взвешенная комбинация для значения от 0 до 1 отображает точки обучающих данных (x, y) (x, y) (x, y) с их l abels lll в цветах (синий для метки 0 и красный для метки 1), наложенный на классификатор
Это длинный вопрос, но я был бы благодарен за каждую часть, которую вы можете мне помочь.