Week3 程式設計作業

2021-10-04 18:10:58 字數 1262 閱讀 4571

公式:

g=1./(1+exp(-z))
要注意是./,因為引數是矩陣時要對每個元素求其sigmoid

發現自從把第一章的向量化想出來 後來就沒那麼難了

grad=1/m*(x'*(h-y))
h(x)>=0.5時,y=1

h(x)<0.5時,y=0

要注意,不要正則化引數0,就是最後一項,是(theta(2:n,1)'*theta(2:n,1))不是(theta'*theta)

n=size(x,2);

h=sigmoid(x*theta);

j=-1/m*(y'*log(h)+(1-y)'*log(1-h))+lambda/2/m*(theta(2:n,1)'*theta(2:n,1));

還是注意引數theta0。我選擇先算出所有梯度,再更新theta0的梯度,覆蓋grad的第一行

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