【文件属性】：
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：2021-05-23 11:51:09
系统开源
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=
【文件预览】：
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)