解析每一步代码的含义pythonimport numpy as npdef cost_functionX y theta m = leny h = X theta J = 1 2 m npsumh - y 2 return Jdef regularized_cost_functionX y theta lambda_ m = leny h = X t

这段代码定义了两个函数，分别是没有正则化项的代价函数和有正则化项的代价函数。

• import numpy as np：导入 NumPy 库，用于进行科学计算。
• def cost_function(X, y, theta):：定义没有正则化项的代价函数，输入参数为 X（特征矩阵）、y（标签向量）和 theta（参数向量）。
• m = len(y)：获取标签向量 y 的长度，即样本的数量。
• h = X @ theta：计算预测值，即特征矩阵 X 与参数向量 theta 的乘积。
• J = (1 / (2 * m)) * np.sum((h - y) ** 2)：计算代价函数 J 的值，即预测值与真实值差的平方和的一半。
• return J：返回代价函数 J 的值。
• def regularized_cost_function(X, y, theta, lambda_):：定义有正则化项的代价函数，输入参数为 X（特征矩阵）、y（标签向量）、theta（参数向量）和 lambda_（正则化系数）。
• m = len(y)：获取标签向量 y 的长度，即样本的数量。
• h = X @ theta：计算预测值，即特征矩阵 X 与参数向量 theta 的乘积。
• J = (1 / (2 * m)) * np.sum((h - y) ** 2) + (lambda_ / (2 * m)) * np.sum(theta[1:] ** 2)：计算代价函数 J 的值，即预测值与真实值差的平方和的一半加上正则化项。
• return J：返回代价函数 J 的值