分析并可视化梯度下降法的结果 最后,我们可以可视化损失函数值随迭代次数的变化,以验证梯度下降法的有效性: ```matlab % 绘制损失函数值的变化曲线 figure; plot(1:num_iters, J_history, '-o'); xlabel('Iteration'); ylabel('J(theta)'); title('Loss Function Value Over Iterations'); grid on; ``...
梯度下降法是一个最优化算法,可以用来求一个函数的最小值,最大值等,也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值,求出cost function的最小值等,应用广泛。 其原理简单,就求函数的最小值这个应用而言,大致说来就是先求出该函数梯度,大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率,那么求个相反数就是最快下...
梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e),需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数,x为初始点,e为终止误差。输出也为两个参数,k表示迭代的次数,ender表示找到的最低点。 steepest.m: function [k ender]=steepest(f,x,e) %梯度下降法,f为目标函数(两变量x1和x2),x为初始点,如[3;4] syms ...
梯度下降法matlab 在Matlab中,实现梯度下降法的基本步骤如下: 1.定义损失函数(或成本函数)和梯度函数; 2.初始化参数; 3.指定学习速率和最大迭代次数; 4.进行迭代更新参数。 以下是一个贝尔纳丁梯度下降的简单实现: ```Matlab 定义损失函数 f = @(x) x^2; 定义梯度函数 df = @(x) 2*x; 初始化参数 x...
matlab 实现梯度下降法（GradientDescent ）的⼀个例⼦ 在此记录使⽤matlab 作梯度下降法(GD)求函数极值的⼀个例⼦： 问题设定： 1. 我们有⼀个n 个数据点，每个数据点是⼀个d 维的向量，向量组成⼀个data 矩阵X ∈R n ×d ，这是我们的输⼊特征矩阵。 2. 我们有⼀个响应的...
梯度下降法求函数最小值 基于matlab实现 算法原理 梯度下降法是一个最优化算法,可以用来求一个函数的最小值,最大值等,也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值,求出cost function的最小值等,应用广泛。 其原理简单,就求函数的最小值这个应用而言,大致说来就是先求出该函数梯度,大家都知道梯度是一个...
为了延续以前的对比想法,本片文章采用问题模型为最小二乘算法[matlab模型] - 知乎 (zhihu.com)中的公式: y=a⋅x3+b⋅x2+c⋅x+d。 步骤: 1、计算 Yobs y=a⋅x3+b⋅x2+c⋅x+d 出x 在1~4区间内的 y 值作为真值:Y; 2、在Y的基础上加入一个高斯分布的误差作为观测量,观测量:Y_OBS;...
data=xlsread('E:\MATLAB\Workspace\data\student.xls'); x=data(:,3); y=data(:,4) plot(x,y,'*'); xlabel('height:cm'); ylabel('weight:kg'); x=[ones(size(x,1),1),x]; w=inv(x'*x)*x'*y % w计算回归线的斜率和截距,w(1)是截距, ...
Matlab实现 %没有加入冲量项的随机梯度下降法实现 syms x y realy(x)=x^2+2*x+10;delta(x)=-diff(y(x));step=0.1;first_x=10;x_current=first_x;x_next=first_x;show_tmp=0;show=[];counter=0;delta_last=0;while(true)delta_x=double(delta(x_current))*step;if(abs(delta_x)<0.0001)br...
本文使用MATLAB作答 1. 建立函数文件ceshi.m function [x1,y1,f_now,z] = ceshi(z1,z2) %%%%%%%%%%%%%% 梯度下降法求函数局部极大值%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 函数:f(x,y)= % 目的:求局部极大值和对应的极大值点坐标 % 方法:梯度下降法 ...