吴恩达 机器学习 线性回归与逻辑回归中代价函数在MATLAB中具体实现总结

作为一个对线代已经不那么熟悉，机器学习方面也是零基础的小白，在做EX1和EX2的时候，最让我感到困难的就是代价函数cost Function、梯度在MATLAB中究竟应该是怎样的形式
根据吴恩达老师给出的形式

一. 线性回归

1.普通线性回归

预测函数H
在这里插入图片描述
代价函数
在这里插入图片描述
具体的MATLAB实现
在这里插入图片描述这里是另一种方法，二选一即可
在这里插入图片描述这里的采用的是向量化编程，无论是单一变量还是多变量都是适用的。
梯度下降
在这里插入图片描述具体实现
在这里插入图片描述正规方程
在这里插入图片描述具体实现
在这里插入图片描述

正则化线性回归

在这里插入图片描述

二、逻辑回归

逻辑回归中，H就是所谓的sigmoid函数
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
这个是很直接的。
代价函数
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述正则化逻辑回归
就是在普通的逻辑回归后面加上一个惩戒函数项
在这里插入图片描述

posted @ 2019-09-15 14:29  in_the_wind  阅读(364)  评论(0)    收藏  举报