Matlab程序中断处理流-GPS广义/图形/Granger/Gow

该存储库包含与RWTH亚琛大学举办的“图像处理的数学基础”和“图像处理的各种方法”讲座相对应的编程练习。示例已在Ubuntu 12.04上使用MatLab 2014b进行了测试，基于OpenCV 2.4构建。C++示例使用CMake构建。有关Lenna图像的详细信息，请参阅许可证。

Matlab程序现在终止了以下代码，实现了机器学习算法的Python版本。目录一、 1、代价函数：我们要求出theta，使得代价函数最小化，即我们拟合出的方程与真实值最接近。共有m条数据，代表我们要拟合的方程到真实值距离的平方，这是因为可能存在正负值抵消的情况，因此平方运算。原因是可能会存在负值，正负值可能会抵消，前面有一个系数2。下面的代码实现了这一过程： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法：代价函数对theta求偏导数得到：因此，对theta的更新可以写为：其中α为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3等。为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)的泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x)，即负梯度方向乘以一个很小的步长α来减小△x

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