正则化matlab代码

在 MATLAB 中，可以通过使用正则化函数来对代码进行正则化。正则化是一种常用的技术，用于减少过拟合和提高模型的泛化能力。

下面是一个示例代码，演示如何在 MATLAB 中应用正则化：

% 假设有一个训练数据集 X 和对应的标签 y

% 初始化参数
theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 设置迭代次数和学习率
num_iterations = 1000;
learning_rate = 0.01;

% 定义正则化参数 lambda
lambda = 0.1;

% 进行梯度下降迭代
for iter = 1:num_iterations
    % 计算预测值
    h = X * theta;
    
    % 计算误差
    error = h - y;
    
    % 计算梯度
    grad = (1 / m) * X' * error; % 不包含正则化项
    
    % 更新参数
    theta = theta - learning_rate * (grad + (lambda / m) * theta); % 包含正则化项
    
    % 计算代价函数（包含正则化项）
    cost = (1 / (2 * m)) * sum((h - y).^2) + (lambda / (2 * m)) * sum(theta(2:end).^2);
end

% 打印最终的参数和代价函数值
disp('Final parameters:');
disp(theta);
disp('Final cost:');
disp(cost);

上述代码中，我们使用了梯度下降算法来更新参数，并计算了代价函数。在计算梯度时，我们加入了正则化项。

值得注意的是，在计算代价函数时，我们排除了第一个参数 theta(1)。这是因为我们不想对截距参数进行正则化。

希望以上代码对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。