梯度下降Gradient Descent matlab实现

文章参考：http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html

代码：

function theta = gradientDescent(x, y, a, acc)% a 步长  acc 损失函数可满足的最小值[h,w]=size(x);theta=zeros(w+1,1);temp=theta;c=ones(h,1);x=[c x];J=Inf;while(J>acc)    for j=1:w+1        sum=0;         for k=1:h            sum=sum+(x(k,:)*theta-y(k))*x(k,j);        end        %sum %        temp(j)=theta(j)-a*(sum)/h;    end    for j=1:w+1            theta(j)=temp(j);    end    J=0;    for i=1:h           J=J+(x(i,:)*theta-y(i))^2;    end    J=J/(2*h);end

数据：

1 1 1 2
1 2 3 2
4 1 2 -8
-1 2 3 8
-2 1 2 10

（4-3*x1+2*x2-x3）

输入：

z=textread('1.txt');
[h w]=size(z);
y=z(:,w);
x=z(1:h,1:w-1);
theta = gradientDescent(x, y, 0.01,0.000001)

输出：

theta =
    4.0006
   -3.0001
    1.9941
   -0.9965