梯度下降(Gradient descent) Matlab实现

最新推荐文章于 2023-07-17 22:21:47 发布
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#机器学习 #算法

这篇博客介绍了如何在Matlab中实现梯度下降法，用于优化机器学习中的成本函数。作者参照吴恩达的机器学习课程，给出了成本函数的公式，并详细说明了在有x0=1的情况下，梯度下降的迭代更新规则。

是跟随吴恩达机器学习课程学习的，具体的推导过程不再给出

求Cost Function:

假设函数h(x)=θ0+θ1x\displaystyle h(x) = \theta_0 + \theta_1 xh(x)=θ0​+θ1​x，样本数为nnn，特征值数为111，cost function为
J(θ0,θ1)=12n∑i=1n(h(xi)−yi)2\displaystyle J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2n}\sum^n_{i = 1}(h(x_i) - y_i)^2J(θ0​,θ1​)=2n1​

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