Question

我试图了解这两段代码之间的有效区别。它们都是为我在学校所完成的作业而写的，但只有第一部作品才有效。我一直无法理解第二个问题出在哪里，所以如果有人能对这个问题有所启发，我会非常感激。

第一个代码：

def classify(self, obj):
    if sum([c[0].classify(obj)*c[1] for c in self.classifiers]) >0:
        return 1
    else: return -1

def update_weights(self, best_error, best_classifier):
    w=self.data_weights
    for index in range(len(self.data_weights)):
        if self.standard.classify(self.data[index])==best_classifier.classify(self.data[index]):
            s=-1
        else: s=1
        self.data_weights[index] = self.data_weights[index]*math.exp(s*error_to_alpha(best_error))

第二段代码：

def classify(self, obj):
    score = 0
    for c, alpha in self.classifiers:
        score += alpha * c.classify(obj)
    if score > 0:
        return 1
    else:
        return -1

def update_weights(self, best_error, best_classifier):
    alpha = error_to_alpha(best_error)
    for d, w in zip(self.data, self.data_weights):
        if self.standard.classify(d) == best_classifier.classify(d):
            w *= w * math.exp(alpha)
        else:
            w *= w * math.exp(-1.0*alpha)

Answer 1

第二个不会修改权重。

在第一个用行

显式修改权重数组

self.data_weights[index] = ...

但是在第二步中你只修改了w：

w *= ...

（你有一个额外的因素w）。在第二种情况下，w是从data_weights初始化的变量，但它是一个新变量。它与数组条目不同，并且更改其值不会更改数组本身。

因此，当您稍后在第二种情况下查看data_weights时，它将不会更新。

这两个功能之间有什么有效的区别吗？

1 个答案: