最急降下法を実装して線形回帰のθの値を探索してみたけどうまくいかなかった - もふもふ技術部

前回のOctaveで散布図をプロットしてみるに続いて、今後はOctaveで最急降下法を実装して、θの値を探索してみます。 結論から言うと失敗した。どこかfeature scalingで間違っているっぽいんだけど、どう間違っているのかがわからず。改めてリベンジしたい。ひとまずは記録を残しておく。 前に実装した目的関数(costFunctionJ.m)。 function J = costFunctionJ(X, y, theta) m = size(X,1); predictions = X*theta; sqrErrors = (predictions-y).^2; J = 1 / (2*m) * sum(sqrErrors); 今回は、新たに最急降下法の実装をしてみた。解説を書きたいところだけども、ちょっと時間が足りなそうなので一旦諦める。 gradientDescent.m % X =