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我正在尝试在 R 中实现我自己的逻辑回归算法，但我似乎无法使矩阵乘法/点积运算符%*%工作。我已经尝试了很多不同的东西。下面是可以在 R 环境中运行的代码：

weight_a <- c(rep(1,5))
random_sample <- sample(1:NROW(iris),50)
# Delta terms for each type (starts out nonzero)
del_a <- 1;

# Dataset for part a (first 50 vs. last 100)
iris_a <- iris
iris_a$Species <- as.integer(iris_a$Species)
# Convert list to binary class
for (i in 1:NROW(iris_a$Species)) {if (iris_a$Species[i] != "1") {iris_a$Species[i] <- -1}}

while(del_a > 0.01) {
# Compute gradient
  for (k in 1:NROW(random_sample)) {
    grade_a <- -1/NROW(random_sample) * sum(iris_a$Species[random_sample[k]]*iris_a[random_sample[k],1:4]
                                        /(1+exp(iris_a$Species[random_sample[k]]*weight_a%*%iris_a[random_sample[k],1:4])))
  }
}

关键部分是weight_a%*%iris_a[random_sample[k],1:4]，它不起作用（翻译成英文，错误是“需要矩阵或向量”）。所以我尝试了其他一些事情：

# Trivial case works, gives 5
rep(1,5)%*%rep(1,5)

# Gives tensor product
rep(1,5)%*%as.matrix(iris_a[random_sample[k],1:4])

# Transpose doesn't work, gives row vector and result is an error ("Improper argument").
t(t(rep(1,5)))%*%as.matrix(iris_a[random_sample[k],1:4])
# Double transpose gives column vector, but result is tensor product again
t(t(rep(1,5)))%*%as.matrix(iris_a[random_sample[k],1:4])

# Matrix context gives tensor product again
as.matrix(rep(1,5))%*%as.matrix(iris_a[random_sample[k],1:4])
# Transposing the first argument to get a row vector gives an "Improper argument" error again
t(as.matrix(rep(1,5)))%*%as.matrix(iris_a[random_sample[k],1:4])

R 应该比这更聪明（并且比 MATLAB 更好）。假设我只是做错了，那么正确的方法是什么？（我推出了自己的循环函数，但是，呃......）

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1 回答 1

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该命令weight_a%*%iris_a[random_sample[k],1:4]不起作用，原因有两个：

(1) 对象的长度不同，并且 (2)iris_a[random_sample[k],1:4]不是数字：

weight_a
[1] 1 1 1 1 1 #5 values
mode(weight_a)
[1] "numeric" #ok

iris_a[random_sample[k],1:4]
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
74          6.1         2.8          4.7         1.2 #four values

mode(iris_a[random_sample[k],1:4])
   [1] "list" #wrong type!

所以你的向量的长度不同，第二个参数也不是数字。这应该有效：

weight_a[-5]%*%as.numeric(iris_a[random_sample[k],1:4]) 
     [,1]
[1,] 14.8
#or you could just make weight_a<-rep(1,4)

编辑：有问题的原始代码来自0:4，将答案更改为对应的新代码。

于 2013-03-18T11:35:49.180 回答