【求教贴】Stanford-Machine Learning-Week3 Assignment中gradient的表示

最近在跟这个课，MATLAB用得不熟，代码写起来有困难
assignment3里的Regularized logistic regression有一题要写出它的cost function和gradient gradient公式即：

看别人写这个式子的代码如下，确实可用

1. h = sigmoid(X * theta);
   
2. t = theta(2:length(theta),1);
   
3. J = m^(-1)*sum((-1)*y.*log(h)-(1-y).*log(1-h))+0.5*(lamda/m)*sum(t.^2);
   
4. grad = m^(-1)*((h - y).'*X)';
   
5. tmp = grad;
   
6. tmp=tmp+(lamda/m)*theta;
   
7. grad = [grad(1,1);tmp(2:length(theta),1)];

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求问：最后一句grad=[grad(1,1)......]这是啥意思？
小白初到，还望各位不要嫌弃

感觉是生成了一个新的grad的列向量

这段代码总是用标量乘法和sum表示矩阵乘法，可读性很差。
你看看我的代码。写机器学习代码时，一定要向量化！

1. 
   
2. z = sigmoid(X*theta);
   
3. J = (-(log(z)'*y + log(1-z)'*(1-y)) + theta(2:end)'*theta(2:end)*lambda*0.5)/m;
   
4. grad = (X'*(z-y))/m;
   
5. grad(2:end) = grad(2:end) + lambda*theta(2:end)/m;
   

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wowmomsos 发表于 2015-9-23 23:35
这段代码总是用标量乘法和sum表示矩阵乘法，可读性很差。
你看看我的代码。写机器学习代码时，一定要向量 ...

谢谢你的建议

安如画 发表于 2015-9-20 15:39
感觉是生成了一个新的grad的列向量

好像是这样子

这个课地里有统一的讨论帖甚至配套的中文教程吗？还没编程一开始的公式啥的看着就头疼。。