gradient matlab(matlab 求导与gradient结果相差10倍)
本文目录
- matlab 求导与gradient结果相差10倍
- 用matlab 如何求一幅图像的梯度值呢,利用这个 [Ix,Iy]=gradient(I)为什么出现下面的错误呢
- 用matlab实现梯度下降算法(gradient descent)
matlab 求导与gradient结果相差10倍
因为diff()求差分函数、求导函数,而gradient()求梯度函数。
差分和梯度是两个不同的数学概念。
差分,又名差分函数或差分运算,是数学中的一个概念。它将原函数f(x) 映射到f(x+a)-f(x+b) 。差分运算,相应于微分运算,是微积分中重要的一个概念。
梯度是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。
所以,不能把差分和梯度混合使用。
用matlab 如何求一幅图像的梯度值呢,利用这个 [Ix,Iy]=gradient(I)为什么出现下面的错误呢
》》a=imread(’D:\Program Files\toolbox\images\imdemos\rice.png’);》》 b=gradient(double(a));转化图像为double型,即可,gradient中h(:,ones(p,1))估计是double,我转化后可以运行,得到的是水平方向的梯度。》》=gradient(double(a));可以得到水平和垂直方向的梯度。
用matlab实现梯度下降算法(gradient descent)
function = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)%GRADIENTDESCENT Performs gradient descent to learn theta% theta = GRADIENTDESENT(X, y, theta, alpha, num_iters) updates theta by % taking num_iters gradient steps with learning rate alpha% Initialize some useful valuesm = length(y); % number of training examplesJ_history = zeros(num_iters, 1);for iter = 1:num_iters, % ====================== YOUR CODE HERE ====================== % Instructions: Perform a single gradient step on the parameter vector % theta. % % Hint: While debugging, it can be useful to print out the values % of the cost function (computeCost) and gradient here. p=theta(1)-alpha*(1/m)*(sum((X*theta-y).*X(:,1))); q=theta(2)-alpha*(1/m)*(sum((X*theta-y).*X(:,2))); theta(1)=p; theta(2)=q; % ============================================================ % Save the cost J in every iteration J_history(iter) = computeCost(X, y, theta);endend
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