当x,y和theta都是向量的时候如何计算损失
function J = computeCost(X, y, theta)
%COMPUTECOST Compute cost for linear regression
% J = COMPUTECOST(X, y, theta) computes the cost of using theta as the
% parameter for linear regression to fit the data points in X and y % Initialize some useful values
m = length(y); % number of training examples % You need to return the following variables correctly
J = (X*theta-y)'*(X*theta-y)/(2*m); % ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Compute the cost of a particular choice of theta
% You should set J to the cost. % ========================================================================= end
不能使用(X*theta)^2也不需要使用sum,注意矩阵的shape要对上不然计算时会出错
当x,y和theta都是向量的时候如何计算损失的更多相关文章
- /编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数
/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个 ...
- 入坑MATLAB必会的吐血总结
本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异 ...
- Nature重磅:Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习
http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别 ...
- 深度学习笔记之【随机梯度下降(SGD)】
随机梯度下降 几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法:随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展 机器学习中一个反复 ...
- Directx11学习笔记【五】 基本的数学知识----向量篇
本文参考dx11龙书 Chapter1 vector algebra(向量代数) 要想学好游戏编程,扎实的数学知识是尤为重要的,下面将对dx11龙书中有关向量的数学知识做一下总结. 在数学中,几何向量 ...
- Cordic算法——圆周系统之向量模式
旋转模式用来解决三角函数,实现极坐标到直角坐标的转换,基础理论请参考Cordic算法--圆周系统之旋转模式.那么,向量模式则用来解决反三角函数的问题,体现的应用主要是直角坐标向极坐标转换,即已知一点的 ...
- FPGA算法学习(1) -- Cordic(圆周系统之向量模式)
旋转模式用来解决三角函数,实现极坐标到直角坐标的转换,基础理论请参考Cordic算法--圆周系统之旋转模式.那么,向量模式则用来解决反三角函数的问题,体现的应用主要是直角坐标向极坐标转换,即已知一点的 ...
- 【Unity3d游戏开发】Unity3D中的3D数学基础---向量
向量是2D.3D数学研究的标准工具,在3D游戏中向量是基础.因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要.在本篇博客中,马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3 ...
- 3d中的向量
向量基础知识 向量有且仅有的两个属性:方向长度(注意:向量性情中不包含位置信息) 向量相等就是其两个属性相等 向量处理标记位置:当向量的起始点与坐标原点重合,这样我们就可以用向量的终点坐标来描述一个处 ...
随机推荐
- 转:Loadrunner添加服务器监控
一.监控windows系统:1.监视连接前的准备 1)进入被监视windows系统,开启以下二个服务Remote Procedure Call(RPC) 和Remote Registry ...
- 508. Most Frequent Subtree Sum 最频繁的子树和
[抄题]: Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum ...
- js、jquery、jsp的区别
1.JSP全称是java server page JS全称是javaScript 2.最主要的区别是运行位置不同. JSP运行在后台服务器上,混合在HTML中的java程序段用于控制HTML的动 ...
- CentOS7 Failed to start LSB: Bring up/down networking.解决方法
https://www.cnblogs.com/bonjov1/p/4323836.html CentOS7 Failed to start LSB: Bring up/down networking ...
- Difference Among Mercedes Star Diagnostic Tool MB Star C3 C4 C5 C6
Mercedes Star Diagnostic Tool newly update to MB Star C6.There are many star diangostic tool in the ...
- Spark大数据针对性问题。
1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采 ...
- XML文件的DTD编写
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!--DTD外部引用:--> <!DOCTYPE ...
- c语言模拟c++的继承和多态
//C++中的继承与多态 struct A { virtual void fun() //C++中的多态:通过虚函数实现 { cout << "A:fun()" < ...
- Postgresql之VACUUM和VACUUM FULL对比
VACUUM命令存在两种形式,VACUUM和VACUUM FULL,它们之间的区别见如下表格: 无VACUUM VACUUM VACUUM FULL 删除大量数据之后 只是将删除数据的状态置为已删除, ...
- JAVA 8 主要新特性 ----------------(二)JDK1.8优点概括
一.JDK1.8优点概括 1.速度更快 由于底层结构和JVM的改变,使得JDK1.8的速度提高. 2.代码更少(增加了新的语法 Lambda 表达式) 增加新特性Lambda表达式的 ...