分析如下代码并给出每条语句的注释function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % number of training examples J_history = zeros(num_iters, 1); theta1=theta; for iter = 1:num_iters theta(1)=theta(1)-alpha*sum(X*theta1-y)/m;
时间: 2023-07-15 11:10:29 浏览: 43
这是一个实现梯度下降算法的 MATLAB 函数,以下是每条语句的注释:
```matlab
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
% 输入参数:
% X:训练数据的特征矩阵,大小为 m x (n+1),其中 m 是训练样本的个数,n 是特征的个数;
% y:训练数据的标签,大小为 m x 1;
% theta:模型参数,大小为 (n+1) x 1,其中 n 是特征的个数;
% alpha:学习率;
% num_iters:梯度下降迭代次数。
%
% 输出参数:
% theta:学习后的模型参数;
% J_history:每次迭代后的损失函数值。
m = length(y); % 训练样本的个数
J_history = zeros(num_iters, 1); % 初始化损失函数值的历史记录
theta1=theta; % 保存上一次迭代的模型参数
for iter = 1:num_iters % 进行 num_iters 次梯度下降迭代
theta(1)=theta(1)-alpha*sum(X*theta1-y)/m; % 根据梯度下降算法更新模型参数
% theta(1) 是偏置项的模型参数,通过上一次迭代的参数 theta1 和训练数据 X、y 计算得到;
% X*theta1 是训练数据的预测值,用 y 减去预测值得到误差;
% sum(X*theta1-y) 是所有样本的误差之和;
% alpha 是学习率,用来控制梯度下降每次迭代的步长;
% m 是训练样本的个数,用来求误差的平均值。
end
```