【发布时间】：2019-12-10 23:19:11
【问题描述】：
这是我的代码。
def h(x, theta): # this is probability/hypotheses
return np.dot(x, theta)
def cost(x, y, theta): # this is cost function
m = x.shape[0]
hypothesis = h(x, theta)
error = hypothesis - y
return 1 / (2 * m) * (np.dot(error.T, error)) # (1/2m)*sum[(error)^2]
我有一个函数“h”，它计算 2 个矩阵的点积。它按预期工作。 我测试了它，这是输出
print("x.shape = ", x.shape) # x.shape = (97, 2)
print("theta.shape =", theta.shape) # theta.shape = (2, 1)
print("my_hypothesis.shape =", my_hypothesis.shape) # my_hypothesis.shape = (97, 1)
但是当我从“成本”函数中调用函数“h”时。 假设 = h(x, theta) 我收到错误：
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
如果我将线假设 = h(x, theta) 替换为假设 = np.dot(x, theta) 那么它工作正常。
请告诉我我做错了什么？
【问题讨论】：
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您确定没有在代码中的某处重新定义
h吗？这对我来说似乎是一个错字，涉及您未显示的代码。另外，为什么不简单地h = np.dot？函数是 Python 中的一等公民——您可以直接将它们分配给变量。 -
另外，你说“我测试了它[参考
h]，这里是输出”，然后继续给出三行甚至没有提到h。这 3 行如何构成对h的测试？请提供minimal reproducible example。您似乎没有向我们展示一些相关的东西。 -
当我运行 j_list、theta_list、hypothesis = batch_gradient_descent(x, y, theta, alpha) 时，我再次遇到同样的错误
标签： python python-3.x numpy matrix-multiplication