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我正在 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程中做第 4 周的作业。我应该计算正则化逻辑回归的成本函数和梯度。这是我写的：

function [J, grad] = lrCostFunction(theta, X, y, lambda)
m = length(y); % number of training examples
J = 0;
grad = zeros(size(theta));

n=length(theta);
thetat=theta';
t=thetat(:,[2:n]);
t=t';

J = (-1/m*(sum((log(sigmoid(X*theta)))'*y)+((log(1-sigmoid(X*theta)))'*(1-y))))+((lambda/(2*m))*(sum(t.^2)));

grad=(1/m)*(X'*(sigmoid(X*theta)-y))+((lambda/m)*theta);
grad(1)=(1/m)*(sum(sigmoid(X*theta)-y));

end

我收到此错误：

!! Submission failed: operator *: nonconformant arguments (op1 is 16x3, op2 is 4x3)


Function: lrCostFunction
FileName: c:\users\syed\desktop\machine-learning-ex3\ex3\lrCostFunction.m
LineNumber: 19

Please correct your code and resubmit.

我无法理解我哪里出错了，因为我在第 3 周遇到了同样的问题，我必须计算成本函数和梯度，并且上面的代码有效。

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你正在做一个 16x3 矩阵与第 19 行中的 4x3 矩阵的内积，因为错误本身就是这样。转置第二个矩阵，这个错误就会消失。

当你想做内积时，第一个矩阵/向量的第二维应该匹配第二个矩阵/向量的第一维。

您在计算成本时有一些错误，它是元素明智的产品，使用.*而不是*，并且您的括号格式也错误，将其与此进行比较，看看是否有错误：

-1/m * sum( ( y .* log(y^) ) + ( (1-y) .* (log(1-y^)) ) )
于 2018-10-28T19:32:02.783 回答