ValueError: shapes (1,3) and (100,1) not aligned: 3 (dim 1) != 100 (dim 0)

ValueError: shapes (1,3) and (100,1) not aligned: 3 (dim 1) != 100 (dim 0)

出现这个错误，是你数据的维度不对！这个问题是出现在写logistic Regression 代码时出现的`

#用scipy中truncated newton(TNC)实现寻找最优参数
import scipy.optimize as opt
result = opt.fmin_tnc(func=cost, x0=theta.reshape(-1),fprime=gradient,args=(X,y))
result

紧接着报错

后来在我仔细检查的情况下，发现原先写的损失函数cost()中，参数的位置错了，导致后来程序的错误，在写梯度下降函数时，以及损失函数时，要把theta放到前面

def cost(theta, X, y):

def gradient(theta, X, y):

这样问题就可以解决了！