机器学习课堂笔记（五）

最新推荐文章于 2021-03-17 01:17:13 发布
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本文介绍了机器学习中的优化方法，包括如何使用fminunc函数进行梯度下降，设置参数以避免过拟合或欠拟合问题，并讨论了在特定条件下矩阵运算可能遇到的问题。

机器学习课堂笔记（五）

关于函数fminunc
‘GradObj’ , ‘on’:告知fminunc我们的函数返回cost和gradient。
‘MaxIter’ , 400:fminunc将会在结束前最多运行400步。
round ：四舍五入函数
这里写图片描述
过拟合：注意cost值接近于零，但是不能预测新的样本（范化到新样本）。
这里写图片描述
lambda值很大的时候，会导致欠拟合，原因是对theat的过度惩罚。
这里写图片描述
m<=n时，X转置乘以X将是奇异的

使用MATLAB的gradobj函数进行梯度计算
CodeNexus的博客
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总结起来，MATLAB的gradobj函数是一个强大的工具，用于计算目标函数在给定点上的梯度。在本文中，我们将详细介绍如何使用MATLAB的gradobj函数来计算梯度，并提供相应的源代码示例。接下来，我们调用gradobj函数，将fun和x0作为输入参数传递给它，并将输出的梯度向量g和目标函数值fval存储在相应的变量中。需要注意的是，使用gradobj函数计算梯度时，目标函数必须是可微的。输出结果表明，在x = 2的位置上，目标函数的梯度为4，目标函数的值也为4。
Matlab中fminunc函数的意义 以及options函数的初级用法。
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Fminunc函数和Optimset函数
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costFunction函数是自定义函数；输入是theta，输出是jVal和gradient，其中jVal是对照左边求损失函数的，gradient是对照左边求损失函数的偏导。Optimset函数：‘Gradobj’指用户自定义的目标函数梯度；‘MaxITer’指最大迭代次数，‘100’也就是最大迭代次数，这一项只能为整数。Fminunc函数：有三个输入，第一个输入为costfunction函数的句柄
机器学习 学习总结 第四章 提高逻辑回归梯度下降效率的高级优先算法
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