高级优化可以自动选择学习率 Octave中操作 >> function[jVal,gradient] = costFunction(theta)jVal = (theta(1)-5)^2+(theta(2)-5)^2;gradient = zeros(2,1);gradient(1) = 2*(theta(1) - 5);gradient(2) = 2*(theta(2) - 5);end>> options = optimset('Grado
复习一下，我们之前知道，组成一个神经网络后，就要计算出他的参数W。而计算W就要弄清楚他的costfunction，因为costfunction就是衡量和计算不同W的值之间的优劣的。换句话说，我们要根据样本数据找到使得costfunction最小的W的值。这个方法我通常使用的是梯度下降，而梯度下降中最重要的参
1 线性回归 1.1 引子 比如上面这个图，可以感觉到是存在这样一条直线L： （1）这条直线尽可能反映出数据点的整体走向、趋势 （2）给定x，代入这条直线中求解出来的y，我们称之为预测值ypredict；该x实际的取值y，我们称之为真实值。易知，图中每个点的x代入直线L求解出的ypredict，与该点实际的y值之间
import numpy as np import matplotlib import math x1 = np.array([[2104,3],[1600,3],[2400,3],[1416,2]]) x2 = np.array([3,3,3,2]) t = np.array([400,330,369,232]) alpha = 0.01 th0 = np.random.random() th1 = np.random.random() th2 = np.random.random(
@目录一、介绍二、简单的例子2.1 定义CostFunction2.2 构建最小二乘问题求解三、3种求导形式3.1 自动求导3.2 数值导数（即人工求导）3.3 分析导数四、多个CostFunction4.1 定义每一个CostFunction4.2 添加ResidualBlock五、曲线拟合5.1 定义CostFunction5.2 添加ResidualBlock六、鲁
文章目录 一、介绍二、简单的例子2.1 定义CostFunction2.2 构建最小二乘问题求解 三、3种求导形式3.1 自动求导3.2 数值导数（即人工求导）3.3 分析导数 四、多个CostFunction4.1 定义每一个CostFunction4.2 添加ResidualBlock 五、曲线拟合5.1 定义CostFunction5.2 添加Residu
