数学建模社区-数学中国

标题: MSE（均方误差）梯度下降算法 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2024-6-13 09:56
标题: MSE（均方误差）梯度下降算法
本文提供的代码实现了MSE（均方误差）梯度下降算法，也被称为Widrow-Hoff规则。以下是代码的大致解释：6 q4 W; \8 p4 j/ @4 Y, P0 m

$ f5 ^) m6 v' H8 B$ }1 i1 t. M1. 初始设置N为100，生成两类随机样本数据，并绘制初始样本分布图。
  F  [3 `9 }% S; V
% ?1 K3 j3 V: o" ?6 M2. 将训练样本X复制给增广样本向量Y，并添加一列全为1的偏置列。然后将第二类样本取负值，从而规范化数据。
9 D' V) @. ]( a8 P8 l1 q0 \- B! T! a& _6 o! n
3. 初始化权向量W0和W为[0 0 0]和[1 1 1]。设置学习率p为1.0，迭代次数k为1，阈值b为0.5，计算W1为W-W0，设置flag为1。
, _- d' q2 W) N9 Y4 P) M% m" p" [6 y+ P4 }6 V
4. 在迭代中，如果标志flag为1且W1的范数大于10^(-3)，则执行以下操作：
  g  Z- E& v) G) F. [. n   a. 对于每个样本i，如果W0与Y(i,的内积小于阈值b，则更新权重W以使其逼近Y(i,并计算新的W1。; G: B% G! p7 u% G, W8 W1 R. j
   b. 更新W0为新的W，增加迭代次数k，并将flag设为1。* n, i; A* X. i/ f

; Q0 }. \9 ?2 R5. 随机生成一个待判断样本x，并将其转化为增广样本。根据计算得到的权重W和阈值b来判断待判样本属于哪一类，并在图中用标记表示。7 e* I1 A% p6 M2 G  m

' x* F0 @! N8 u* F; Q6. 根据更新后的权重W，计算并绘制判别直线。7 ^; f* v+ G' D4 _% Z% h" e

& _4 {! I9 `3 Z6 m总的来说，该代码实现了一个简单的二分类任务，使用MSE梯度下降算法（Widrow-Hoff规则）来训练模型，然后根据训练后的模型对新样本进行分类，并在图中展示分类结果和判别直线。3 r6 j2 C; q0 r# K9 n

0 a+ q$ u+ k3 R: F' |/ l3 L$ T6 E# @- x) m3 G, I6 v$ }6 D
' z# ~& m. f. }

Widrow_Hoff.m

1.33 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 2 点体力  [记录]  [购买]





欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5