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Octave 单变量回归代价函数测试

4年前更新

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这是我参与8月更文挑战的第16天，活动详情查看：8月更文挑战

教程见Octave简明教程

现在就实际操作一下看看用octave怎么计算代价函数J(θ)吧。数据篇幅较大，放前边影响感官，拉到文章最后就可以看到了。

准备工作

首先将文件保存到本地。注意，今天这个只计算单变量线性回归的代价函数。给出的测试数据第一组中还有房间数的特征量，待会儿自己去掉即可。

回忆一下单变量线性回归的代价函数：

J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right) =\frac{1}{2 m} \sum_{i=1}^{m}\left(h_{\theta}\left(x^{(1)}\right)-y^{(i)}\right)^{2}=\frac{1}{2 m} \sum_{i=1}^{m}\left(\theta_{0}+\theta_{1} x^{(i)}-y^{(i)}\right)^{2}

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THE END

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