def computeCost(X,y,theta):
时间: 2023-06-23 17:10:00 浏览: 62
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。
相关问题
computeCost(X2,y2,theta2)
这个函数看起来像是计算线性回归模型的代价函数,其中X2是输入特征矩阵,y2是输出标签向量,theta2是模型的参数向量。代价函数的计算公式为:
J(theta) = 1/(2*m) * sum((hypothesis - y)^2)
其中m是样本数量,hypothesis是模型的预测输出,计算公式为:
hypothesis = X * theta
可以使用向量化的方法来实现这个函数,代码如下:
```python
import numpy as np
def computeCost(X, y, theta):
m = len(y)
hypothesis = X.dot(theta)
J = 1/(2*m) * np.sum(np.square(hypothesis - y))
return J
```
其中np.square()函数是对数组中的每个元素进行平方操作,np.sum()函数是对数组中所有元素求和。
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters):
该函数实现了梯度下降算法,用于求解线性回归的参数。下面是该函数的详细说明:
输入参数:
- X: 训练数据集的特征矩阵,大小为 m×n,其中 m 表示样本数,n 表示特征数(不包括截距项)。
- y: 训练数据集的标签,大小为 m×1。
- theta: 初始模型参数,大小为 n+1×1,其中第一个元素为截距项。
- alpha: 学习率。
- num_iters: 迭代次数。
输出参数:
- theta: 训练得到的模型参数。
函数实现:
1. 初始化变量:
- m: 样本数。
- n: 特征数。
- J_history: 用于记录每次迭代后的代价函数值。
2. 对于每次迭代:
- 计算模型预测值与实际值之间的误差,即 h(x)-y,其中 h(x) 表示模型预测值。
- 计算梯度下降的更新量 delta,即 alpha/m * X' * (h(x)-y),其中 X' 为 X 的转置。
- 更新模型参数 theta。
- 计算代价函数值 J(theta)。
- 将 J(theta) 添加到 J_history 中。
3. 返回训练得到的模型参数 theta。
下面是该函数的 Python 代码实现:
```python
def gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = len(y)
n = len(theta) - 1
J_history = []
for i in range(num_iters):
h = np.dot(X, theta)
delta = alpha / m * np.dot(X.T, h - y)
theta[1:] -= delta[1:]
theta[0] -= alpha / m * np.sum(h - y)
J_history.append(computeCost(X, y, theta))
return theta
```
其中,`computeCost` 函数用于计算代价函数值,具体实现可以参考线性回归的代价函数。