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梯度下降法 mAtlAB

你for循环里怎么没有m出现? 应该是 p= theta(1) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,1)); q= theta(2) - (alpha / m) * sum((X * theta - y).* X(:,2));

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by % taking num_iters ...

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修改如下: o=[10;10]; x=[1,1;1,2;1,3;1,4] y=[2.5;3.5;3;4] t=[1;1]; while max(abs(t))>1e-10; for j=1:2; t(j)=x(:,j)'*0.001*(x*o-y); o(j,1)=o(j,1)-t(j); end end

clear all; close all; clc; V=double(imread('lena.jpg')); imshow(mat2gray(V)); [i u]=size(V); %计算V的规格 r=100; %设置分解矩阵的秩 W=rand(i,r); %初始化WH,为非负数 H=rand(r,u); maviter=100; %最大迭代次数 for iter=1:maviter W=W....

梯度下降法曲线拟合 怎么用matlab实现 function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta % theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) ...

额。。。 一种启发式的改进就是,为学习速率选用自适应值,它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。 自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。...

在matlab中,costfunction是成本函数的意思。 成本函数(cost function)指在技术水平和要素价格不变的条件下,成本与产出之间的相互关系。成本理论主要分析成本函数。成本函数和成本方程不同,成本函数说的是成本和产量之间的关系,成本方程说...

用等价无穷小来做。 当x→0的时候,1-cosx→0;2x²→0 所以tan(1-cosx)和1-cosx是等价无穷小;sin(2x²)和2x²是等价无穷小 所以原极限=lim(x→0)(1-cosx)/2x² 而当x→0的时候,1-cosx和x²/2是等价无穷小 所以原极限=...

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