梯度下降算法代码及详细解释非常易懂.zip

梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）Matlab代码，有详细图文解释，适合小白，全面介绍算法原理和公式推导

function delta=costFunction（thetamaxIndexdata）
%损失函数，给定参数θ（行向量）、参数下标最大值（模型变量指数最大值）、训练数据集（样本）
X=zeros（maxIndex+11）;
delta=0;
[len~]=size（data）;%len就是数据集的样本数
for i=1:len
    for j=0:maxIndex
        X（j+1）=data（i1）^j;
    end
    delta=（theta*X-data（i2））^2;
end
delta=delta/（2*len）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-11-15 11:29  梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）\
     目录           0  2019-11-15 11:29  梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）\代码\
     文件         349  2019-11-06 22:29  梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）\代码\costFunction.m
     文件        1382  2019-11-06 22:30  梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）\代码\gradient_descent.m
     文件          75  2019-11-15 11:30  梯度下降算法代码及详细解释（非常易懂）\详细解释.txt