吴恩达机器学习正则化线性回归和偏差算法的MATLAB实现（对应ex5练习）

最新推荐文章于 2023-06-19 01:11:13 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 吴恩达 ex5 正则化线性回归
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这篇博客详细介绍了如何在MATLAB中实现吴恩达机器学习课程中ex5的正则化线性回归。内容包括linearRegCostFunction函数的实现，该函数计算正则化线性回归的代价和梯度；学习曲线的绘制，通过learningCurve函数展示训练集和交叉验证集误差；以及polyFeatures函数，用于多项式特征转换；最后，validationCurve函数用于选择合适的正则化参数λ，平衡模型的训练与泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

linearRegCostFunction.m

这个文件主要的功能是计算正则化线性回归的代价函数和梯度，其实在之间的正则化的练习过程中就有过实现。作为温习，先放出对应的参考。

代价函数的计算公式正如上图中所示，这里需要注意的是标黄的部分文字。其意思是不需要正则化theta0，这与视频中一致，同时在MATLAB中，theta0代表的是theta1。 

梯度的计算主要是区别j = 0和j ≥ 1。在程序中体现出来，其中j = 0时，对于公式中的,j的值只能为0，也就是说只能取第1列。（

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