Использую scipy для нахождения минимума функции стоимости и выпадает такая ошибка, т.к. почему-то функция стоимости получается nan
Может ли кто-то обьяснить в чем причина ошибки вычисления и как исправить
def compute_cost(theta,X,y): m = X.shape[0] theta = num.reshape(theta,(len(theta),1)) J = (1./m) * (-num.transpose(y).dot(num.log(sigmoid(X.dot(theta)))) - num.transpose(1-y).dot(num.log(1-sigmoid(X.dot(theta))))) return J def grad(theta, X, y): p_1 = sigmoid(num.dot(X, theta)) error = p_1 - y grad = num.dot(error, X_1) / y.size # gradient vector return grad theta_1 = opt.fmin_bfgs(compute_cost, theta, fprime=grad, args=(X_1, y))