function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
%GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta
% theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by
% taking num_iters gradient steps with learning rate alpha
% Initialize some useful values
m = length(y); % number of training examples
J_history = zeros(num_iters, 1);
for iter = 1:num_iters
% ====================== YOUR CODE HERE ======================
% Instructions: Perform a single gradient step on the parameter vector
% theta.
%
% Hint: While debugging, it can be useful to print out the values
% of the cost function (computeCost) and gradient here.
%
hypothesis = x*theta;
theta_0 = theta(1) - alpha(1/m)*sum((hypothesis-y)*x);
theta_1 = theta(2) - alpha(1/m)*sum((hypothesis-y)*x);
theta(1) = theta_0;
theta(2) = theta_1;
% ============================================================
% Save the cost J in every iteration
J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);
end
end
я получаю эту ошибкуиндексы подстрочные должны быть реальными положительными целыми числами или логические выражения
error: gradientDescent: subscript indices must be either positive integers less than 2^31 or logicals
на этой линии справа в промежутке между первой и тета =
theta_0 = theta(1) - alpha(1/m)*sum((hypothesis-y)*x);
Я очень новый для октавы, поэтому, пожалуйста, пройдите ко мне, и заблаговременно. Это из Coursera курса машинного обучения от Недели 2
Iter-1 начинается с 1-1 = 0, но октава 1 на основе (начинается с 1) – Sanchises
, даже когда я делаю это все еще дает ошибку – ks4929
Я не думаю, что вам нужно подмножество 'iter' в' theta (iter-1) 'и' X (iter, 2) '? Предыдущая итерация уже хранится в 'theta', и вы меняете' theta' на каждой итерации? – tospig