Matlab 牛顿'；s梯度下降线性回归

我试图在MatLab中实现一个函数，该函数使用牛顿法计算最佳线性回归。 然而，我陷入了一个问题。我不知道如何求二阶导数。所以我不能实施它。这是我的密码

谢谢你的帮助

function [costs,thetas] = mod_gd_linear_reg(x,y,numofit)

    theta=zeros(1,2);
    o=ones(size(x));
    x=[x,o]';
    for i=1:numofit

        err=(x.'*theta.')-y;
        delta=(x * err) / length(y); %% first derivative
        delta2; %% second derivative

        theta = theta - (delta./delta2).';

        costs(i)=cost(x,y,theta);
        thetas(i,:)=theta;


    end

end
function totCost = cost(x,y,theta)

 totCost=sum(((x.'*theta.')-y).*((x.'*theta.')-y)) / 2*length(y);

end

编辑：：

我用一些纸和笔解决了这个问题。你所需要的只是一些微积分和矩阵运算。我找到了二阶导数，它现在起作用了。我正在为那些感兴趣的人分享我的工作代码

function [costs,thetas] = mod_gd_linear_reg(x,y,numofit)

theta=zeros(1,2);
sos=0;
for i=1:size(x)
    sos=sos+(x(i)^2);
end
sumx=sum(x);
o=ones(size(x));
x=[x,o]';
for i=1:numofit

    err=(x.'*theta.')-y;
    delta=(x * err) / length(y); %% first derivative
   delta2=2*[sos,1;1,sumx];  %% second derivative

    theta = theta - (delta.'*length(y)/delta2);

    costs(i)=cost(x,y,theta);
    thetas(i,:)=theta;


end

end

function totCost = cost(x,y,theta)

 totCost=sum(((x.'*theta.')-y).*((x.'*theta.')-y)) / 2*length(y);

end

---

众所周知，二阶导数可能很难找到

这在某种意义上可能是有帮助的

如果您发现完整的牛顿法很困难，您可以使用一些其他函数，如

fminunc

和

fmincg