def predict(data, w):
'''对测试数据进行预测
input: data(mat)测试数据的特征
w(mat)模型的参数
output: h(mat)最终的预测结果
'''
h = sig(data * w.T)#sig
m = np.shape(h)[0]
for i in xrange(m):
if h[i, 0] < 0.5:
h[i, 0] = 0.0
else:
h[i, 0] = 1.0
return h
def predict(data, w):
'''对测试数据进行预测
input: data(mat)测试数据的特征
w(mat)模型的参数
output: h(mat)最终的预测结果
'''
h = sig(data * w.T) #sig
m = np.shape(h)[0]
for i in range(m):
if h[i, 0] < 0.5:
h[i, 0] = 0.0
else:
h[i, 0] = 1.0
return h
def predict(data, w):
'''对测试数据进行预测
input: data(mat)测试数据的特征
w(mat)模型的参数
output: h(mat)最终的预测结果
'''
h = sig(data * w.T) #sig
m = np.shape(h)[0]
for i in range(m):
#这里使用0.5做分界线是因为sigmoid函数是均匀的分布在0-1之间，所以可以用0.5做分界线
if h[i, 0] < 0.5:
h[i, 0] = 0.0
else:
h[i, 0] = 1.0
return h