Machine learning 如何在八倍频中从Andrew Ng赋值写出代价函数公式？

我的实现（见下文）给出了标量值3.18，这不是正确答案。该值应为0.693。我的代码与等式的偏差在哪里

以下是在倍频程中运行成本函数方法的数据的求解说明：

data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3);
[m, n] = size(X);
X = [ones(m, 1) X];
initial_theta = zeros(n + 1, 1);
[cost, grad] = costFunction(initial_theta, X, y);

这里是

ex2data

上的链接，在这个包中有数据：

成本函数的公式为

以下是我正在使用的代码：

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)

m = length(y); % number of training examples

% You need to return the following variables correctly 
J = 0; %#ok<NASGU>
grad = zeros(size(theta)); %#ok<NASGU>

hx = sigmoid(X * theta)';
m = length(X);

J = sum(-y' * log(hx) - (1 - y')*log(1 - hx)) / m;

grad = X' * (hx - y) / m;

end

---

您的

sigmoid

功能不正确。传入的数据类型是向量，但您正在使用的操作正在执行矩阵除法。这需要以元素为基础

function g = sigmoid(z)
    g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end

通过执行

1/A

，其中

A

是一个表达式，您实际上是在计算

A

的逆，因为逆只存在于平方矩阵中，这将计算伪逆，这绝对不是您想要的

您可以在使用dot产品时保持大部分

costFunction

代码不变。我会去掉

和

，因为这意味着点积。我将用注释标记我的更改：

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)

m = length(y); % number of training examples

% You need to return the following variables correctly 
%J = 0; %#ok<NASGU> <-- Don't need to declare this as you'll create the variables later
%grad = zeros(size(theta)); %#ok<NASGU>

hx = sigmoid(X * theta);  % <-- Remove transpose
m = length(X);

J = (-y' * log(hx) - (1 - y')*log(1 - hx)) / m; % <-- Remove sum

grad = X' * (hx - y) / m;

end

function[J，grad]=costFunction（θ，X，y）
m=长度（y）；%培训示例的数量
%您需要正确返回以下变量
%J=0；%#好的这是sigmoid函数的代码，我认为您在以下方面犯了错误：

function g = sigmoid(z)
   g = zeros(size(z));
   temp=1+exp(-1.*z);
   g=1./temp;
end


function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
   m = length(y); 
   J = 0;
   grad = zeros(size(theta));
   h=X*theta;
   xtemp=sigmoid(h);
   temp1=(-y'*log(xtemp));
   temp2=(1-y)'*log(1-xtemp);
   J=1/m*sum(temp1-temp2);
   grad=1/m*(X'*(xtemp-y));
end

我认为应该是（1-y）'如temp2=（1-y）所示
请也提供你的
sigmoid
函数。@rayryeng当然。你使用的是矩阵乘法（
*
），但你的方程中没有这些函数。试着改用元素乘法（
*
）。它是
（1-y）
还是
（1-y'）
并不重要。关键是标量减法。您好，先生，谢谢您的回答，我的sigmoid函数缺少您定义为1的标量乘法。/代价函数的其余部分是正确的。您好，先生，谢谢您的回答，我的sigmoid函数缺少你定义为1的标量乘法。/代价函数的其余部分是正确的。当你问我关于S形函数的时候，我知道了，是的，我没有检查。再次非常感谢您，先生…我已经被困在这几天了。我还有另一个问题，为什么您说删除金额？在公式中，我们有所有迭代的总和吗？@irfan点积已经在为您计算这些项的总和。您不是对迭代进行求和，而是对训练示例的数量进行求和。迭代在该函数之外完成。要求两个向量的和，其中每个项相乘在一起，这就是点积的定义。基本真值向量和假设的和，它们的项相乘，已经由你所做的点积完成了。哦，绝对是的。。。我已经运行了迭代，是的，先生，它给出了相同的结果。非常感谢，先生。。
function g = sigmoid(z)
   g = zeros(size(z));
   temp=1+exp(-1.*z);
   g=1./temp;
end


function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
   m = length(y); 
   J = 0;
   grad = zeros(size(theta));
   h=X*theta;
   xtemp=sigmoid(h);
   temp1=(-y'*log(xtemp));
   temp2=(1-y)'*log(1-xtemp);
   J=1/m*sum(temp1-temp2);
   grad=1/m*(X'*(xtemp-y));
end