为了便于矩阵计算,需要将该行向量转换为列向量,做法是将原向量转置,再将它赋值给labelMat。...首先将数组转换为 NumPy 矩阵,然后再将行向量转置为列向量
# m->数据量,样本数 n->特征数
m,n = shape(dataMatrix)
# print m, n...] - h
# print weights, '__h=%s' % h, '__'*20, alpha, '__'*20, error, '__'*20, dataMatrix[...为了便于矩阵计算,需要将该行向量转换为列向量,做法是将原向量转置,再将它赋值给labelMat。...首先将数组转换为 NumPy 矩阵,然后再将行向量转置为列向量
# m->数据量,样本数 n->特征数
m,n = shape(dataMatrix)
# print m, n