Adagrad算法 matlab代码
时间: 2023-09-02 19:15:31 浏览: 80
以下是Adagrad算法的简单实现的Matlab代码示例:
```matlab
% Adagrad算法
function [theta, J_history] = adagrad(X, y, theta, alpha, num_iters)
m = length(y); % 训练样本数量
J_history = zeros(num_iters, 1); % 用于保存每次迭代的代价函数值
eps = 1e-8; % 防止除零错误的小常数
% 初始化梯度累积平方项
G = zeros(size(theta));
for iter = 1:num_iters
% 计算预测值和误差
h = X * theta;
error = h - y;
% 计算梯度
gradient = (1/m) * X' * error;
% 更新梯度累积平方项
G = G + gradient.^2;
% 更新参数
theta = theta - (alpha ./ sqrt(G + eps)) .* gradient;
% 计算代价函数值
J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);
end
end
% 代价函数
function J = computeCost(X, y, theta)
m = length(y); % 样本数量
J = (1 / (2 * m)) * sum((X * theta - y).^2);
end
```
在这个示例中,`X`是训练样本特征矩阵,`y`是训练样本标签向量,`theta`是待优化的参数向量,`alpha`是学习率,`num_iters`是迭代次数。函数`adagrad`使用Adagrad算法更新参数`theta`,并返回最终的参数值和每次迭代的代价函数值。函数`computeCost`计算代价函数的值。
请注意,这只是Adagrad算法的简单实现示例,实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)