NimbusLight的博客

原创 吴恩达机器学习Octave代码实现(1)-Linear Regression(1)

1. 单变量线性回归 1.1 1.2 1.3 单变量线性回归梯度下降算法实现（gradientDescent.m) 在gradientDescent.m的Function里实现梯度下降算法，如下所示： 框架已经搭建完毕，每一次的迭代(for iter = 1:num_iters)，迭代后代价函数J的更新(J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);)，仅需实现上式。 代码如下： H = X*theta; temp = (H-y).