资源简介
机器学习-线性回归matlab代码(已检验正确)
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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