有问题的代码行：
summing += yval * np.log( sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose())))
+(1-yval)* np.log(max(0.001,1-sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose()))))
错误：
File "classify.py",line 67,in sigmoid return 1/(1+ math.exp(-gamma)) OverflowError: math range error
sigmoid函数只是1 /(1 math.exp(-gamma)).
我得到了数学范围错误.谁知道为什么？
解决方法
您可以通过对正伽玛和负伽玛使用不同的案例来避免此问题：
def sigmoid(gamma):
if gamma < 0:
return 1 - 1/(1 + math.exp(gamma))
else:
return 1/(1 + math.exp(-gamma))
数学范围错误很可能是因为您的gamma参数是一个较大的负值,因此您使用大的正值调用exp().这样很容易超出你的浮点范围.