图像的均方误差的matlab代码机器学习
实验室工作报告
学生:Divin
Vladislav
Dmitrievich,gr。
956241
实验1
线性回归
数据集ex1data1.txt是一个文本文件,其中包含有关城市人口(该行中的第一个数字)和在该城市中获得的餐馆利润(该行中的第二个数字)的信息。
利润的负值表示该餐馆在这个城市遭受了损失。
ex1data2.txt是一个文本文件,其中包含有关房屋的平方英尺的信息(行上的第一个数字),房屋的房间数(行上的第二个数字)以及房屋的值(第三个)。数字)。
任务
从文本文件加载数据集ex1data1.txt
。
绘制餐厅利润与餐厅所在城市人口的依存关系图。
为ex1data1.txt实现J(θ)损失函数。
实现梯度下降功能以选择模型参数。
与第2点的图形一起构建结果模型(函数)。
将损耗函数的3D图相对于模型参数(
θ_0和θ_1
)绘制为表面图和轮廓图。
从文本文件加载数据集ex1data2.txt
。
执行功能标准化。
这是否影响了梯度下降的收敛速度?
以图表的形式给出答案。
对于使用向量化的多元线性回归,应实现损失函数J(θ)和梯度
2021-07-06 11:33:47
11.61MB
系统开源
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