文件名称：matlab中归因的代码-Machine-Learning:机器学习
文件大小：4.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 05:37:49
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matlab中归因的代码 机器学习第一次编程练习 标签（空格分隔）： 机器学习 遇到的问题 梯度下降 在实现梯度下降时，最初实现的方式是类似于这样： for iter = 1:num_iters theta(1) = theta(1) - alpha / m * sum(X * theta_s - y); theta(2) = theta(2) - alpha / m * sum((X * theta_s - y) .* X(:,2)); theta_s=theta; 但是总觉得麻烦，后来就想可不可以一行代码实现，后来经过摸索，上诉代码可以用下面的两行来替换： for iter = 1:num_iters theta = theta - alpha * (X'*(X*theta - y)) / m; 特征缩放 其实最初一直不理解这个地方，觉得缩放之后得出的结果怎么可能与不缩放得出的结果相同，这次正好借这个机会实践证实了一下。 首先我们看不使用特征缩放的例子: data = load('ex1data2.txt'); X = data(:,1:2); y = data(:,3); m\n=
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Machine-Learning-master
----the frist program pratice()
--------gradientDescent.m(952B)
--------ex1.pdf(478KB)
--------ex1.m(4KB)
--------featureNormalize.m(1KB)
--------gradientDescentMulti.m(983B)
--------computeCost.m(668B)
--------ex1_multi.m(4KB)
--------plotData.m(909B)
--------ex1data2.txt(657B)
--------ex1data1.txt(1KB)
--------normalEqn.m(669B)
--------computeCostMulti.m(707B)
--------Machine-Learning_1.png(271KB)
--------courseramlnotes.pdf(3.99MB)
--------warmUpExercise.m(520B)
----README.md(3KB)