% 梯度下降法示例 function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) % X: 输入数据矩阵,每一行是一个样本 % y: 输出数据向量 % theta: 初始参数向量 % alpha: 学习率 % num_iters: 迭代次数 m = length(y); % 样本数量 J_history = zeros(num_iters, 1); % ...
function[x,grad] = gradient(alpha,x0) grad = 2*x0+5*cos(x0); x = x0; fori = 0:50 x = x - alpha*grad; ifabs(grad(x))< 0.01 break display(x); % grad = grad(x); end end Here is the error that I got Arrayindices must be positive integers or logical values. ...
function [theta, J_history] =gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)%GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta% theta =GRADIENTDESCENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by%taking num_iters gradient steps with learning rate alpha%Initialize some useful values ...
function[g_result,u_result] = GD(N_Z,y,alpha,u0) %GD 梯度下降法 % Detailed explanation goes here [n,~] =size(N_Z); u = u0; k = 0; t = y-N_Z*u; disp("g(u):"); while(合理的终止条件) k = k + 1; u = u -alpha* (-2/n)*N_Z'*t; t = y-N_Z*u; if(mod...
,也称梯度下降法(Gradient Descent Method),经常用于求解多元函数的极值。今天主要是实例讲解MATLAB的最速下降法求多元函数的极值。最速下降法的更新公式: 1.实例 主程序 clc; clear all; close all; syms x1 x2 y= x1^2+x1*x2+x2^2+2*x1-3*x2; ...
一、梯度下降(Gradient Descent) 神经网络的参数用 表示,选一个初始的参数 ,然后计算 对loss function的gradient,也就是计算神经网络中每一个参数对loss function的偏微分,计算出来所有参数的偏微分之后,得到一个向量,然后就可以更新网络的参数。更新一次参数就可以得到 ...
梯度下降(Gradient Descent)是一种常用的优化算法,常用于机器学习中的参数优化。 梯度下降的基本思想是,沿着函数的梯度(或者说导数)的反方向,以步长为步进量逐渐逼近函数的最小值点。在机器学习中,梯度下降被用来求解最小化损失函数的参数。 具体来说,对于一个损失函数 ...
Matlab案例代码解析5. 智能优化算法案例记录于 2021-10-07。 差分进化算法(DE)离散差分进化算法(DE)差分进化算法实现指数拟合(DE-ExpFit)梯度下降法曲线拟合(GradientDescent)灰狼算法(GWO)灰狼-布谷鸟…
function [theta,J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) % Initialize some useful values m = length(y); % number of training examples J_history = zeros(num_iters, 1); for iter = 1:num_iters a1=(X*theta-y); ...
def gradient_function(theta, X, y): diff = np.dot(X, theta) - y return (1./m) * np.dot(np.transpose(X), diff) 接下来就是最重要的梯度下降算法,我们取 \theta_{0} 和\theta_{1} 的初始值都为1,再进行梯度下降过程。 def gradient_descent(X, y, alpha): theta = np.array([1,...