画出data数据

data数据

34.62365962451697,78.0246928153624,0
30.28671076822607,43.89499752400101,0
35.84740876993872,72.90219802708364,0
60.18259938620976,86.30855209546826,1
79.0327360507101,75.3443764369103,1
45.08327747668339,56.3163717815305,0
61.10666453684766,96.51142588489624,1
75.02474556738889,46.55401354116538,1
76.09878670226257,87.42056971926803,1
84.43281996120035,43.53339331072109,1

ex2.m文件

%% Initialization(灰色代表注释)
clear ; close all; clc       (clear: Clear variables and functions from memory; close: close figure;  clc: Clear command window.)

%% Load Data
% The first two columns contains the exam scores and the third column
% contains the label.

data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); (取data的第一列至第二列给X,取data的第三列给y)

%% ==================== Part 1: Plotting ====================
% We start the exercise by first plotting the data to understand the
% the problem we are working with.

fprintf(['Plotting data with + indicating (y = 1) examples and o ' ... (...表示与下一行相连)
'indicating (y = 0) examples.\n']);

plotData(X, y); (调用函数plotData(X,y),参见下面的plotData.m)

% Put some labels
hold on; (保持住现有的plot和所有的坐标属性,包括颜色和线条的style)
% Labels and Legend
xlabel('Exam 1 score') (给x轴加上label)
ylabel('Exam 2 score') (给y轴加上label)

% Specified in plot order
legend('Admitted', 'Not admitted') (给两种不同的点的标记加说明)
hold off; (hold 关闭)

fprintf('\nProgram paused. Press enter to continue.\n');
pause;  (暂停运行,等待用户响应pause causes a procedure to stop and wait for the user to strike any key before continue)

plotData.m文件

function plotData(X, y)  (在文件的开头应写上新定义的function,文件的名称(plotData.m)中的plotData应与function的名称一至)

%PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure
% PLOTDATA(x,y) plots the data points with + for the positive examples
% and o for the negative examples. X is assumed to be a Mx2 matrix.

% Create New Figure
figure; hold on; (figure:创建一个figure 窗口)

% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Plot the positive and negative examples on a
% 2D plot, using the option 'k+' for the positive
% examples and 'ko' for the negative examples.
%
% Find indices of positive and negative example
pos = find(y==1); neg = find(y==0); (返回所有y==1的点的线性序列(linear indices (如上述data则返回(4,5,7,8,9,10)))

%plot example
plot(X(pos,1), X(pos,2), 'k+', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7); (将相应序列对应的X矩阵的元素画出(如第4行的第一列的值做为x轴的值,第4行的第二列的值做为y轴的值);  k+表示线的颜色为黑色(black),形状为+; MarkerSize 表示+形状的大小 )
plot(X(neg,1), X(neg,2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'y', 'MarkerSize', 7); (MarkerFaceColor: 表示填充在o里面的颜色为黄色)

% ========================================================================= 

hold off;

end  (表示plotData(X, y)函数的结束)

matlab(2) Logistic Regression: 画出样本数据点plotData的更多相关文章

  1. matlab(3) Logistic Regression: 求cost 和gradient \ 求sigmoid的值

    sigmoid.m文件 function g = sigmoid(z)%SIGMOID Compute sigmoid functoon% J = SIGMOID(z) computes the si ...

  2. matlab(4) Logistic regression:求θ的值使用fminunc / 画decision boundary(直线)plotDecisionBoundary

    画decision boundary(直线) %% ============= Part 3: Optimizing using fminunc =============% In this exer ...

  3. MATLAB 统计数据并画出统计直方图

    统计FilmTrust(0.5-4.0分).CiaoDVD(1-5分).MovieLens(1-5分) 等 rating 数据集分值的分布:  以 统计FilmTrust(0.5-4.0分) 为例: ...

  4. Stanford机器学习---第三讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  5. week3编程作业: Logistic Regression中一些难点的解读

    %% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you wi ...

  6. matlab(6) Regularized logistic regression : plot data(画样本图)

    Regularized logistic regression :  plot data(画样本图) ex2data2.txt 0.051267,0.69956,1-0.092742,0.68494, ...

  7. Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性 ...

  8. matlab(7) Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg

    Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg ex2_reg.m文件中的部分内容 %% == ...

  9. matlab(8) Regularized logistic regression : 不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响,对应不同的decision boundary\ 预测新的值和计算模型的精度predict.m

    不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accur ...

随机推荐

  1. jQuery插件——imgbox(点击图片查看大图)

    需要的资源: 需要对应的js代码和css样式,大家可以通过www.htmldrive.net平台下载,也可以在我文章的底部下载.对应的资源如下,将资源引入页面(别忘了JQuery): 注意:jQuer ...

  2. [学习笔记] 下载、安装、启动 Eclipse(OEPE)

    OEPE 的全称是: Oracle Enterprise Pack for Eclipse 截止目前的最新版本是:(12.2.1.9) 下载地址:(需要在甲骨文官网注册一个账户才能下载) https: ...

  3. poj1056(字符串判断是否存在一个字符串是另一个字符串的前缀)

    题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1056 题意:给定一个字符串集,判断是否存在一个字符串是另一个字符串的前缀. 思路:和hdoj1671一样,有两种情况: 当前 ...

  4. gensim中word2vec

    from gensim.models import Word2Vec Word2Vec(self, sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, m ...

  5. scrapy工具创建爬虫工程

    1.scrapy创建爬虫工程:scrapy startproject scrape_project_name >scrapy startproject books_scrapeNew Scrap ...

  6. 2019.10.16&17小结

    话说也蛮久没写小结了,主要这两次考试失分严重,还是总结下吧. 10.16 T1 小奇挖矿2 100/0 [题目背景] 小奇飞船的钻头开启了无限耐久+精准采集模式!这次它要将原矿运到泛光之源的矿石交易市 ...

  7. docker 实践八:docker-compose

    本篇介绍 docker 官方三剑客之一的 docker-compose. 注:环境为 CentOS7,docker 19.03. docker-compose docker-compose 的前身是开 ...

  8. uwsgi flask gevent 测试代码覆盖率(coverage)

    目录 可能出现的问题 解决 可能出现的问题 多进程启动 gevent启动 运行的服务可能不会停止 解决 我先参考了一下这一篇文章使用Coverage分析WSGI项目的代码覆盖率,他基本能够解决掉1.2 ...

  9. ALV报表——表头实现

    ABAP实现ALV表头的DEMO: 运行效果: 代码: *********************************************************************** ...

  10. DG环境恢复同步遇到报错ORA-00353ORA-00334以及ORA-00600[2619], [47745]

    问题说明 客户环境主库4节点RAC11.2.0.4,单实例DG环境,DG由于空间不足,导致同步中断,由于DG备库未应用的归档主库都再,本次恢复的方式,是开启dg mrp进程,自动同步追上主库. 以下遇 ...