exercise2
来源:互联网 发布:db2 sql 当前系统日期 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 15:06
补充知识:
options函数:创建或者编辑一个最优化参数选项。
options = optimset('param1',value1,'param2',value2,...) %设置所有参数及其值,未设置的为默认值
options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400);
在使用options的函数中,参数是由用户自行定义的,最大递归次数为400,这就是本文所反映的含义。
plotDecisionBoundary函数
先将X的两个属性绘制出来
axis([30, 100, 30, 100])
用于设置坐标轴的位置。这个例子的意思就是坐标轴中X坐标轴从30开始,100结束。Y坐标轴从30开始,100结束。
linspace(-1, 1.5, 50);
用于生成等间距矩阵
从-1开始,50结束,中间间隔为1.5。
看到最后也没看明白,只很神奇的将连个本分分开了,效果而且还不错。
以下是基础部分讲解。
我直接看了ex2这个总的函数。
首先需要载入数据,然后将X的属性在图中表示出来。
之后计算损失和gradient。
在计算之前可以先利用sigmoid函数将部分原始数据进行处理。
之后就是一些简单操作,没什么好说的。
最后有一个小的函数就是predict。先计算出y的值,然后值大于0.5则变为1,小于0.5则变为0.
拓展部分有所不同,就是在计算cost和gradient的时候,是需要正则化的。所谓正则化就是对参数增加另外的均衡因子。最终目的肯定是为了建模效果好,直接目的就是去掉没有用的属性。通过正则化,没有用的属性对应的参数的调整变量会非常非常大。这样参数本身就可以忽略不计了。
源代码地址:
http://download.csdn.net/detail/yinyanting1/9906137
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