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目的1. 熟悉matlab基本语法。 2. 使用matlab进行绘图。 3. 复习线性回归于梯度下降。 数据集与之前的文章,朴素贝叶斯实现成绩等级分类相同,也是某市一模考试成绩(只保留了语文英语数学和总分) 假设函数等号的左侧代表预测的成绩,左侧(θ0,θ1,θ2,θ3)代表参数,考虑到成绩的实际情况,可以将θ0定义为0,因此要求的参数列表为(θ1,θ2,θ3)。x1,x2,x3分别代表语文成绩,英语成绩和数学成绩。 损失函数使用梯度下降算法进行迭代matlab代码gradient_descent.m
这里面的代码简单解释一下,xlsread的返回有三个值,num代表excel文件中的数字矩阵,grades_matrix代表excel中的文字矩阵,row代表当前行。 这里面出现的问题是无论我怎么设置,xlsread这个函数都会把表中的数字识别为字符串,因此需要str2double把字符串矩阵转化为向量矩阵。 在matlab中,*代表矩阵正常的相乘,.*代表矩阵元素与元素直接相乘,grades'代表grades矩阵的转置。 plot函数用于绘图。 结果可以看到经过大约五百次左右的迭代后,实际值与预测值的差值在0左右波动,达到了最终的目的。 结论 最后得到的三个参数的值分别为1.5460(语文),1.5583(英语),1.8500(数学)。 这说明了什么呢?对于理科生来说,数学当然是最最最最重要的啦٩(๑>◡<๑)۶ 代码和数据集稍后整理发布到github上去。 |
2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
2022-09-23
2022-08-13
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