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matlab中的多變量梯度下降

[英]Multi variable gradient descent in matlab

我在matlab中為多個變量做漸變下降,並且代碼沒有達到我用正常eq得到的預期值。 即:theta = 1.0e + 05 * 3.4041 1.1063 -0.0665使用Normal eq。 我已經實施了。

而對於GDM我得到的結果是:theta = 1.0e + 05 * 2.6618 -2.6718 -0.5954我不明白為什么會這樣,也許有人可以幫助我並告訴我代碼中的錯誤在哪里。

碼:

function [theta, J_history] = gradientDescentMulti(X, y, theta, alpha, num_iters)

m = length(y); % number of training examples
J_history = zeros(num_iters, 1);
thetas = size(theta,1);
features = size(X,2)

mu = mean(X);
sigma = std(X);
mu_size = size(mu);
sigma_size = size(sigma);

%for all iterations
for iter = 1:num_iters

tempo = [];

result = [];

theta_temp = [];

%for all the thetas    
for t = 1:thetas
    %all the examples
    for examples = 1:m
       tempo(examples) = ((theta' * X(examples, :)') - y(examples)) * X(m,t)
    end

    result(t) = sum(tempo)
    tempo = 0;

end

%theta temp, store the temp 
for c = 1:thetas

    theta_temp(c) = theta(c) - alpha * (1/m) * result(c)
end

%simultaneous update
for j = 1:thetas

    theta(j) = theta_temp(j)

end

% Save the cost J in every iteration    
J_history(iter) = computeCostMulti(X, y, theta);

end

theta
end

謝謝。

編輯:數據。

  X =
    1.0000    0.1300   -0.2237
    1.0000   -0.5042   -0.2237
    1.0000    0.5025   -0.2237
    1.0000   -0.7357   -1.5378
    1.0000    1.2575    1.0904
    1.0000   -0.0197    1.0904
    1.0000   -0.5872   -0.2237
    1.0000   -0.7219   -0.2237
    1.0000   -0.7810   -0.2237
    1.0000   -0.6376   -0.2237
    1.0000   -0.0764    1.0904
    1.0000   -0.0009   -0.2237
    1.0000   -0.1393   -0.2237
    1.0000    3.1173    2.4045
    1.0000   -0.9220   -0.2237
    1.0000    0.3766    1.0904
    1.0000   -0.8565   -1.5378
    1.0000   -0.9622   -0.2237
    1.0000    0.7655    1.0904
    1.0000    1.2965    1.0904
    1.0000   -0.2940   -0.2237
    1.0000   -0.1418   -1.5378
    1.0000   -0.4992   -0.2237
    1.0000   -0.0487    1.0904
    1.0000    2.3774   -0.2237
    1.0000   -1.1334   -0.2237
    1.0000   -0.6829   -0.2237
    1.0000    0.6610   -0.2237
    1.0000    0.2508   -0.2237
    1.0000    0.8007   -0.2237
    1.0000   -0.2034   -1.5378
    1.0000   -1.2592   -2.8519
    1.0000    0.0495    1.0904
    1.0000    1.4299   -0.2237
    1.0000   -0.2387    1.0904
    1.0000   -0.7093   -0.2237
    1.0000   -0.9584   -0.2237
    1.0000    0.1652    1.0904
    1.0000    2.7864    1.0904
    1.0000    0.2030    1.0904
    1.0000   -0.4237   -1.5378
    1.0000    0.2986   -0.2237
    1.0000    0.7126    1.0904
    1.0000   -1.0075   -0.2237
    1.0000   -1.4454   -1.5378
    1.0000   -0.1871    1.0904
    1.0000   -1.0037   -0.2237

y =
      399900
      329900
      369000
      232000
      539900
      299900
      314900
      198999
      212000
      242500
      239999
      347000
      329999
      699900
      259900
      449900
      299900
      199900
      499998
      599000
      252900
      255000
      242900
      259900
      573900
      249900
      464500
      469000
      475000
      299900
      349900
      169900
      314900
      579900
      285900
      249900
      229900
      345000
      549000
      287000
      368500
      329900
      314000
      299000
      179900
      299900
      239500

完整數據集。

計算速度的行是錯誤的。 它應該是

tempo(examples) = ((theta' * X(examples, :)') - y(examples)) * X(examples,t)

還嘗試在MATLAB中使用矩陣運算。 您的代碼會更快,也更容易理解。 例如,您可以使用替換嵌套循環

E = X * theta - y;
for t = 1:thetas
    result(t) = sum(E.*X(:,t));
end

您可以替換后續的兩個循環以將theta更新為一行

theta = theta - alpha * (1/m) * result';

暫無
暫無

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