theta2, J_history2 = gradientDescent(X2,y2,theta2,0.1,400)
时间: 2023-06-27 20:00:44 浏览: 40
这段代码使用梯度下降算法来最小化代价函数,并得到模型的参数。其中,X2是特征矩阵,y2是标签向量,theta2是待求解的参数向量,0.1是学习率(即每一次迭代时参数更新的步长),400是迭代次数。执行这段代码后,会返回更新后的参数向量theta2和代价函数随迭代次数变化的历史记录J_history2。通过J_history2的变化趋势,可以判断模型是否收敛,并作出调整。
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theta_poly, J_history_poly = gradientDescent(X_poly,y,np.zeros((9,1)),0.01,20000,Lambda)
这一行代码使用了多项式回归的梯度下降算法,其中:
- `X_poly` 是经过多项式映射后的特征矩阵;
- `y` 是样本的目标值;
- `np.zeros((9,1))` 表示模型参数的初始值均为 0,其中 9 表示参数的数量,因为在多项式回归中,特征映射后的特征维度为 9;
- `0.01` 是学习率,控制模型参数更新的速度;
- `20000` 是迭代次数,表示模型参数需要更新的次数;
- `Lambda` 是正则化系数,用于防止过拟合。
执行这段代码会得到:
- `theta_poly` 表示训练后的模型参数;
- `J_history_poly` 是一个数组,记录了每次迭代后的损失函数值,可以用于绘制损失函数曲线,以便分析模型的训练效果。
theta_poly, J_history_poly = gradientDescent(X_poly,y,np.zeros((9,1)),0.3,20000,Lambda)
这段代码使用了多项式回归的梯度下降算法,其中:
- X_poly 是输入变量的多项式扩展矩阵,每一列对应一个输入变量的不同次幂的值。
- y 是输出变量的向量。
- np.zeros((9,1)) 是初始化θ向量,其中9是多项式次数加1。
- 0.3 是学习速率,20000 是梯度下降的迭代次数。
- Lambda 是正则化参数。
该算法的目的是最小化代价函数 J(θ),其中包含了正则化项。在每次迭代中,算法通过计算代价函数的梯度来更新θ向量,直到达到最小化代价函数的目标。最后,该算法返回θ向量和每次迭代的代价函数值的记录。