[theta, cost] = ... fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);，这里的t是做什么的，在原本的costFunction函数中没有定义这个参数来着。吴恩达的课后题使用过这种表述
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- 2018-12-05 14:54回答 1 已采纳 用低版本的matlab2007
- 2022-03-10 16:21回答 7 已采纳 你好，极大似然函数取对数然后加负号，用fmincon就可以得到参量可以这么写 % 用fmincon来做 X = xlsread('1.xlsx'); % X是个列向量 I0 = @(y) 1/(2*p
- 2018-10-29 14:03回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/u011721440/article/details/52083150
- 2020-11-15 15:13Beeemo的博客 在使用高级优化算法fminunc函数求解代价函数的最优解时，我们需要计算一个梯度下降算法的中的偏导项，可能你有点迷茫是什么东西，没关系，直接来看看式子 好啦，万事俱备，只欠代码，让我们把如下代码扔到cost...
- 2022-06-03 14:30回答 1 已采纳 这是我的 [x,y]=meshgrid(linspace(-2,1,30),linspace(-7,1,30)); z=y.^3/9+3*x.^2.*y+9.*x.^2+y.^2+x.*y+9; su
- 2022-10-21 22:03回答 1 已采纳 popsize需要你指定一下是多少比如5popsize=5;
- 2022-12-24 11:35Jin、yz的博客 通过fminunc函数进行优化 5. 预测 第 1 部分 线性回归模型 线性回归：用一条曲线对数据点进行拟合，这个拟合过程叫做回归。当该曲线为一条直线时，就是线性回归。特征函数的估计表达式： 1.损失函数：均方误差 2....
- 2023-02-17 07:47焦虑肇事者的博客 梯度下降的octave代码实现可以使用梯度下降优化函数fminunc()，它接受一个代价函数和输入参数，并且返回一个最优参数值。代码如下：[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);...
- 2021-08-20 21:01MichaelIp的博客 ex1必做题： warmUpExercise.py: from numpy import *; def warmUpExercise(): # % ============= YOUR CODE HERE ============== # % Instructions: Return the 5x5 identity matrix # % In octave, we return ...
- 2022-10-03 21:17翫淍的博客 使用Python中的SciPy的“optimize”命名空间来做同样的事情。''' grad = (1 / len(X)) * X.T @ (sigmoid(X @ theta.T) - y) return grad 特征缩放 在进行梯度下降之前，我们要对特性进行缩放来构建合适的多项式，...
- 2024-04-26 13:33庄宝007的博客 % 设置解的变化的终止条件，当解向量的元素变化小于这个值时停止迭代 % % 使用fminunc函数求解最小值 % [x, fval, exitflag, output] = fminunc(f, x0, options); % % % 输出结果 % disp(['迭代次数: ', num2str...
- 2021-11-28 12:00风度78的博客 由于我们使用Python，我们可以用SciPy的“optimize”命名空间来做同样的事情。 我们看看用我们的数据和初始参数为0的梯度下降法的结果。 gradient(w, X, y) array([ -0.1 , -12.00921659, -11.26284221]) 现在可以...
- 2023-03-20 23:38ixsipsp的博客 % Run fminunc to obtain the optimal theta % This function will return theta and the cost % 这里的t相当于theta [theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, x, y)), initial_theta, options); disp(theta)...
- 2020-01-13 16:54Tiiktak的博客 在分类问题中，我们需要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。 将因变量(dependent variable)...
- 2023-08-18 15:04Poor Mr.的博客 但实际上由于假设函数h的不同,其公式也有不同 高级优化算法 Advanced Optimal Algorithm 在octave中可以通过调用fminunc函数来使用高级优化算法来代替梯度下降算法.首先,需要构造如下损失函数: function [jVal, ...
- 2023-09-28 10:37饮尽夏日的博客 视频课提到但没有详细解释的算法，如果选择使用这三个算法中的任何一个，都不需要手动选择学习率α。因为这些算法有一个“智能内循环",称为线性搜索算法，它可以自动尝试不同的学习速率α并自动选择好的学习速率α，...
- 2022-01-13 23:14竹清兰香的博客 本文主要介绍了分类问题的概念以及在逻辑回归算法中的假设表示、决策边界、代价函数及其简化与梯度下降、高级优化以及多元分类中一对多方法的原理。假设表示则是在一个分类问题里选择一个方程来表示假设。决策边界...
- 2022-10-16 20:00派哒星！的博客 将 c o s t F u n c t i o n costFunction costFunction、初始的 θ \theta θ值作为 f m i n u n c fminunc fminunc的参数。在这里， θ \theta θ和梯度都是n+1的向量（假设有n个特征）。 在神经网络中，我们的...
- 2022-07-01 23:23小y同学在学习的博客 如果你调用它，它就会使用众多高级优化算法中的一个，当然你也可以把它当成梯度下降，只不过它能自动选择学习速率，你不需要自己来做。然后它会尝试使用这些高级的优化算法，就像加强版的梯度下降法，为你找到最佳的...
- 2022-02-04 16:23zhang35的博客 背景 ...这种情况下，若要使用普通逻辑回归学习所有特征，计算量就过大了。 此时用神经网络学习这种复杂的非线性假设函数，就比较合适了。 神经网络 首先学习几个术语： dendrite: 树突（输入） cell
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