梯度下降算法 c语言,梯度下降法的C语言实现

int main()

{

//double matrix[4][3] = { {4,3,1},{6,8,1},{18,26,1},{55,77,1}};

//double result[4] = {7,10,55,120};

double matrix[4][3]={ {1,4,1},{2,5,1},{5,1,1},{4,2,1}};

double result[4]={19,26,19,20};

double error_sum = 0;

double theta[3] = {0,0,0}; //theta的初值全部设为，从零开始

int i,temp;

for(temp=1;temp<=1000;temp++) //这里我没有用之前别人博客上面的参考，他的代码实际上不是run了一千遍，而是run了1000/len(data)遍。

{ //temp用来表示迭代次数，然后i表示样本的数量，每次更新temp，都要迭代一轮i

int k,j;

for(i = 0;i<3;i++) //因为训练数据是4个 所以i从0到3

{

double h = 0;

for(k = 0;k <3;k++) //k负责迭代的是x的维数，也就是theta的维数，之前说过了，二位数据要设置三维的维度

{

h = h + theta[k]*matrix[i][k]; //用累加和求预测函数h(x)并且记住，每次求完h算完残差之后，都要把h重新归零

}

error_sum = h - result[i];

for(k = 0;k<3;k++)

{