redhornet96 https://blog.hatena.ne.jp/redhornet96/ もふもふ技術部 https://www.mof-mof.co.jp/tech-blog/ machine learning Coursera Octave Gradient Descent 前回のOctaveで散布図をプロットしてみるに続いて、今後はOctaveで最急降下法を実装して、θの値を探索してみます。 結論から言うと失敗した。どこかfeature scalingで間違っているっぽいんだけど、どう間違っているのかがわからず。改めてリベンジしたい。ひとまずは記録を残しておく。 前に実装した目的関数(costFunctionJ.m)。 function J = costFunctionJ(X, y, theta) m = size(X,1); predictions = X*theta; sqrErrors = (predictions-y).^2; J = 1 / (2*m)… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.mof-mof.co.jp%2Ftech-blog%2Fmachine-learning-gradient-descent" title="最急降下法を実装して線形回帰のθの値を探索してみたけどうまくいかなかった - もふもふ技術部" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://images.ctfassets.net/683ogktz4b18/2UDT6TcFP49lB8GUFVRqsg/949464233f9a7e99349a071aed1424f7/graph.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-01-09 00:00:00 rich https://www.mof-mof.co.jp/tech-blog/machine-learning-gradient-descent 1.0 100%