批量梯度下降法matlab
时间: 2023-10-19 09:23:14 浏览: 34
以下是批量梯度下降法在MATLAB中的实现:
假设我们要用批量梯度下降法来最小化代价函数J(theta)。其中,theta是我们要学习的参数向量。我们需要给定以下参数:
1. alpha: 学习率
2. num_iters: 迭代次数
3. X: 特征矩阵,每行代表一个样本的特征向量
4. y: 目标变量向量,每行代表一个样本的目标变量值
以下是MATLAB代码:
```
function [theta, J_history] = batchGradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
m = length(y); % 样本数
J_history = zeros(num_iters, 1); % 记录每次迭代后的代价函数值
for iter = 1:num_iters
% 计算所有样本的预测值
h = X * theta;
% 更新参数向量theta
theta = theta - (alpha / m) * X' * (h - y);
% 记录代价函数值
J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);
end
end
```
其中,computeCost函数用来计算代价函数值。X是一个m×n的矩阵,m是样本数,n是特征数。y是一个m×1的向量。theta是一个n×1的向量。alpha是一个标量。num_iters是一个整数。函数返回theta和J_history两个向量,J_history记录了每次迭代后的代价函数值。
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