梯度下降法在matlab中如何使用
时间: 2024-01-27 10:42:17 浏览: 38
在MATLAB中,可以使用以下步骤来实现梯度下降法:
1. 定义损失函数,例如:
```
function J = costFunction(X, y, theta)
m = length(y); % 训练样本数量
predictions = X * theta; % 预测值
sqrErrors = (predictions - y).^2; % 平方误差
J = 1/(2*m) * sum(sqrErrors); % 损失函数
end
```
2. 初始化参数,例如:
```
theta = zeros(n+1, 1); % n为特征数加一
```
3. 定义学习率和迭代次数,例如:
```
alpha = 0.01; % 学习率
num_iters = 1000; % 迭代次数
```
4. 执行梯度下降算法,例如:
```
for iter = 1:num_iters
predictions = X * theta; % 预测值
errors = predictions - y; % 误差
delta = (1/m) * X' * errors; % 梯度
theta = theta - alpha * delta; % 参数更新
end
```
5. 计算最终的损失值和参数值,例如:
```
J = costFunction(X, y, theta);
fprintf('最终的损失值为:%f\n',J);
fprintf('最终的参数值为:\n');
fprintf('%f\n',theta);
```
其中,`X`是训练集特征矩阵,`y`是训练集标签向量,`m`是训练集样本数量,`n`是特征数。需要将训练集数据整理成特征矩阵和标签向量的形式,并添加一列常数项1作为截距。
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