文章目录

  • 数据集划分
  • 数据可视化
  • 代价-梯度函数
  • 求解
  • 线性拟合
  • 绘制学习曲线
  • 多项式拟合
  • 再次求解
  • 选择合适的正则参数

数据集划分

先将数据集划分为训练集、验证集和测试集,标记为X,yXval,yvalXtest,ytest。关于数据集划分的内容可看这篇博客。

数据可视化

吴恩达作业常规第一步,数据可视化,这里只可视化了训练集:

% Load from ex5data1:
% You will have X, y, Xval, yval, Xtest, ytest in your environment
load ('ex5data1.mat');
% m = Number of examples
m = size(X, 1);% Plot training data
figure;
plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1.5);
xlabel('Change in water level (x)');
ylabel('Water flowing out of the dam (y)');

代价-梯度函数

线性回归算是最基础的机器学习算法了,它的代价和梯度的公式相信大

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