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    发布日期: 2021-06-16
  • 语言: Matlab
  • 标签: 机器学习  

资源简介

机器学习-线性回归matlab代码(已检验正确)

资源截图

代码片段和文件信息

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 = 0;

% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Compute the cost of a particular choice of theta
%               You should set J to the cost.
J = 1/(2*m)*sum((X*theta-y).^2);


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

end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2016-01-01 19:12  机器学习-线性回归\
     目录           0  2016-01-01 19:13  机器学习-线性回归\ex1\
     文件      489928  2015-03-11 11:48  机器学习-线性回归\ex1.pdf
     文件         662  2015-12-31 16:37  机器学习-线性回归\ex1\computeCost.m
     文件         708  2015-12-31 17:29  机器学习-线性回归\ex1\computeCostMulti.m
     文件        3438  2013-11-08 06:43  机器学习-线性回归\ex1\ex1.m
     文件        1359  2013-11-08 06:43  机器学习-线性回归\ex1\ex1data1.txt
     文件         657  2013-11-08 06:43  机器学习-线性回归\ex1\ex1data2.txt
     文件        5092  2015-12-31 21:21  机器学习-线性回归\ex1\ex1_multi.m
     文件        1342  2015-12-31 20:57  机器学习-线性回归\ex1\featureNormalize.m
     文件         943  2015-12-31 16:33  机器学习-线性回归\ex1\gradientDescent.m
     文件         970  2015-12-31 17:27  机器学习-线性回归\ex1\gradientDescentMulti.m
     文件         668  2015-12-31 17:52  机器学习-线性回归\ex1\normalEqn.m
     文件        1031  2016-01-01 10:24  机器学习-线性回归\ex1\plotData.m
     文件         513  2015-12-31 16:46  机器学习-线性回归\ex1\warmUpExercise.m

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