computeCost(X,y,theta)
时间: 2023-06-20 12:07:57 浏览: 118
这个函数是用于计算线性回归模型的损失函数(也称为代价函数)。其中,X是输入的样本特征矩阵,y是对应的目标值向量,theta是模型的参数向量。具体地,该函数的计算公式为:
J = (1/(2*m)) * sum((X*theta - y).^2)
其中,m为样本数量,.^表示向量中的每个元素都进行平方的操作,sum表示对向量中的元素求和。最终得到的J即为模型的代价函数。
相关问题
def computeCost(X,y,theta):
该函数是用来计算线性回归模型的代价函数(cost function)的,其中:
- X:m×n 的特征矩阵,m 表示样本数,n 表示特征数;
- y:m×1 的目标变量矩阵;
- theta:(n+1)×1 的参数矩阵,其中第一个元素为截距项。
具体实现如下:
```python
def computeCost(X, y, theta):
"""
计算线性回归模型的代价函数
参数:
X -- m×n 的特征矩阵,m 表示样本数,n 表示特征数
y -- m×1 的目标变量矩阵
theta -- (n+1)×1 的参数矩阵,其中第一个元素为截距项
返回:
J -- 代价函数的值
"""
m = X.shape[0] # 样本数
h = X.dot(theta) # 线性模型预测值
J = np.sum((h - y) ** 2) / (2 * m) # 代价函数的计算公式
return J
```
其中, `np.sum((h - y) ** 2)` 表示对所有样本的预测值和目标变量的差值的平方求和,再除以 `2m`,即为代价函数的值。
J_history.append(computeCost(X,y,theta))
这段代码是用来记录每一次梯度下降迭代后的代价函数值,其中J_history是一个列表,用来存储每次迭代后的代价函数值。computeCost函数是用来计算代价函数的,X和y分别是训练集的特征矩阵和标签向量,theta是模型的参数向量。这段代码的作用是在每次迭代后将计算出的代价函数值添加到J_history列表中。最后,可以通过绘制J_history与迭代次数的关系图来观察代价函数的收敛情况,以确定模型是否已经收敛到最优解。
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